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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與matlabppt課件-資料下載頁

2025-01-05 15:31本頁面
  

【正文】 output—— 返回輸出值域; active—— 返回有效的輸入?yún)^(qū)間 例如: n=10: : 10。 a=logsig(n)。plot(n,a) matlab按照來計算對數(shù)傳遞函數(shù)的值: n=2/(1+exp(2n)) 函數(shù) logsig可將神經(jīng)元的輸入(范圍為整個實數(shù)集)映射到區(qū)間( 0, 1)中。 learngd 該函數(shù)為梯度下降權(quán)值 /閾值學(xué)習(xí)函數(shù),通過神經(jīng)元的輸入和誤差,以及權(quán)值和閾值的學(xué)習(xí)速率,來計算權(quán)值或閾值的變化率。 三、 BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)函數(shù) [dW,ls]=learngd(W,P,Z,N,A,T,E,gW,gA,D,LP,LS) 調(diào)用格式 。 BP網(wǎng)絡(luò)及 MATLAB實現(xiàn) 以一個單隱層的 BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計為例,介紹利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進行 BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計及分析的過程 1. 問題描述 P=1: :1。 T=[ . ] 通過對函數(shù)進行采樣得到了網(wǎng)絡(luò)的輸入變量 P和目標(biāo)變量 T: 2. 網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計 網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層的神經(jīng)元個數(shù)均為 1,網(wǎng)絡(luò)的隱含神經(jīng)元個數(shù)應(yīng)該在 3~8之間。 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計及運行的代碼: s=3:8。 res=1:6。 for i=1:6。 =newff(minmax(P),[s(i),1],[39。tansig39。,logsig],39。traingdx39。)。 =2022。 =。 =train(,P,T) y=sim(39。,P39。) error=yT。 res(i)=norm(error)。 end 代碼運行結(jié)果: 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差 結(jié)論:隱含層節(jié)點設(shè)為 8
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