神經(jīng)網(wǎng)絡講義第8章-文庫吧資料
2025-06-03 01:53本頁面
【正文】 后單擊 save按鈕 ,彈出 save to a MAT file對話框 ,用戶可以選擇存儲的路徑 ,并輸入存儲文件名 ,按保存按鈕 ,即可將選擇的變量存入指定的磁盤文件中。選擇完成后 ,單擊 Export按鈕 ,即可將選擇的變量導出到命令窗口。當選擇多個變量時 ,同時按住 Ctrl 鍵 。 2022/6/23 33 (1)將 Network/Data Manager窗口的網(wǎng)絡變量導出到命令窗口。當然 ,可以用訓練樣本以外的數(shù)據(jù)進行仿真 ,此時 ,需要先在 Network/Data Manager窗口建立仿真的輸入向量 ,建立方法與建立訓練樣本的輸入向量相同 ,然后在 Network: Demo窗口的 Simulate 頁面選擇該仿真的輸入向量名 ,進行仿真。 將仿真數(shù)據(jù)選擇為 p,仿真結果選擇為 a,單擊Simulate Network按鈕 ,則在 Network/ Data Manager窗口的 Outputs,區(qū)域顯示出輸出變量名 a,選中該變量名 ,單擊該窗口的 View 按鈕 ,彈出數(shù)據(jù) (Data: a)窗口 ,在該窗口可以查看仿真結果的具體數(shù)據(jù) ,如圖 所示。選中變量名 ,單擊該窗口的 View 按鈕 ,則彈出數(shù)據(jù) (Data)窗口 ,在該窗口可以查看到該所選中變量的具體數(shù)據(jù)。 2022/6/23 26 以上過程完成后 ,單擊該頁面的 Train Network按鈕 ,開始訓練 ,其訓練過程如圖 。本例采用其默認值即可。訓練結果(Training Results)的輸出變量 (outputs ) 和誤差性能變量 (Errors)采用系統(tǒng)自動生成的Demo _ output,和 Demo _ errors,當然它們也可以由用戶重新定義。在 Network/Data Manager 窗口選中網(wǎng)絡名 Demo,單擊 Train … 按鈕 ,則彈出Network:Demo窗口 ,如圖 所示。 p? ?1 1 2 4 2 1 1 0；2022/6/23 20 ② 確定訓練樣本的目標向量。然后單擊 Create 按鈕 ,關閉Create New Data窗口 ,回到 Network/Data Manager窗口。 2022/6/23 19 (3)訓練網(wǎng)絡 ① 確定訓練樣本的輸入向量。 Layer2 神經(jīng)元數(shù) (Number of neurons )為 1 , 傳輸函數(shù) (Transfer function )為 LOGSIG 。 ? ⑦ 確定網(wǎng)絡層數(shù) (Number of layers ) : 2 。 ? ⑥ 選擇誤差性能函數(shù) (Perf 。 ? ④ 選擇訓練函數(shù) (Training function ) : TRAINLM 。 ? ③ 確定輸入向量的取值范圍 (Input ranges) [4 1。 2022/6/23 14 圖 Create New Network 窗口 2022/6/23 15 ? ① 輸入網(wǎng)絡名 (work name)： demo。 訓練樣本集為 ? ?1 1 2 42 1 1 0t 0 . 2 0 . 8 0 . 8 0 . 2? ? ???? ?????p ，2022/6/23 12 以圖形用戶界面設計上述神經(jīng)網(wǎng)絡的具體方法如下： 圖 待分類模式 2022/6/23 13 輸入 第一層 第二層 圖 兩層 BP 網(wǎng)絡 (l)在 MATLAB命令窗口鍵人 nntool,打開 Network/Data Manager窗口。據(jù)例 的分析 ,網(wǎng)絡結構重畫于圖 中。 2022/6/23 10 (9) Networks only按鈕區(qū) :先選中顯示區(qū)域的網(wǎng)絡名 ,單擊該區(qū)域的任意一個按鈕 ,則彈出一個新的窗口 (Network：網(wǎng)絡名 ),在該窗口中 ,可以查看網(wǎng)絡的結構示意圖 ,查看權值 /閾值 ,設置網(wǎng)絡的初始化值、訓練參數(shù)、自適應調整參數(shù)和仿真參數(shù) ,并可對定義的神經(jīng)網(wǎng)絡進行初始化、訓練、自適應調整、仿真等。 ⑥ View按鈕：先選中顯示區(qū)域的變量名或網(wǎng)絡名 ,單擊 View 按鈕 ,則彈出一個新的窗口 ,在該窗口中顯示選中的變量或網(wǎng)絡的具體內容。 2022/6/23 9 ④ Import ? 按
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