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"神经网络算法matlab" 内容简介 matlab工具箱中的神经网络和遗传算法要怎么调用?都是有两种调用方法，一种图形界面的，这个从开始菜单，然后工具，然后从里面找神经网络 neural network，遗传算法工具是 全局优化工具箱里面的，global optimization。 另外 求神经网络程序(matlab)解答!!!p1=[1.24,1.27;1.36,1.74;1.38,1.64;1.38,1.82;1.38,1.90;
1.40,1.70;1.48,1.82;1.54,1.82;1.56,2.08];
p2=[1.14,1.82;1.18,1.96;1.20,1.86;1.26,2.00
1.28,2.00;1.30,1.96];
p=[p1;p2]';
pr=minmax(p);
goal=[ones(1,9),zeros(1,6);zeros(1,9),ones(1,6)];
plot(p1(:,1),p1(:,2),'h',p2(:,1),p2(:,2),'o')
net=newff(pr,[3,2],{'logsig','logsig'});
net.trainParam.show = 10;
net.trainParam.lr = 0.05;
net.trainParam.goal = 1e-10;
net.trainParam.epochs = 50000;
net = train(net,p,goal);
x=[1.24 1.80;1.28 1.84;1.40 2.04]';
y0=sim(net,p)
y=sim(net,x);
哪位高手帮忙看看，从net开始往下面有看不太懂了。net.trainParam.show 等设置的是10啊、5000的之类的数据，是自己随意设置的么？每一个代表什么意思？最后的X又是什么意思，yo，y表达的是什么?
在此深表感谢，本人新手！net.trainParam.show = 10，每十次显示一下误差变化情况 net.trainParam.lr = 0.05学习速率 net.trainParam.goal = 1e-10误差要求 求BP神经网络的MATLAB算法求BP神经网络的MATLAB算法 参数说明用法以常用的三层BP为例：net=newff(P,T,{m},{'tansig'}，'trainlm');//用newff建立新的网络net，P为样本输入，T为目标输出，m为隐层的神经元数目，tansigMATLAB中训练LM算法的BP神经网络我用MATLAB仿真基于LM算法的BP神经网络训练，为什么学习率、激发函数等参数都不改变的情况下，每次训练结果的误差及训练次数都不一样呢？是否因为是初始阈值等产生的？要怎么样才能解决这个问题？另外，若改变隐层节点数，也要求在同样的条件下进行网络性能对比，要怎么做？谢谢1.初始权值不一样，如果一样，每次训练结果是相同的 2.是 3.在train之前修改权值，IW,LW,b，使之相同 4.取多次实验的均值 一点浅见，仅供参考 训练误差是否降到一定范围内，比如1e-3，求大神提供经验如何在最短时间内掌握神经网络算法(matlab)求大神提供经验如何在最短时间内掌握神经网络算法(matlab)神经网络的类型有很多种,把你要学习的主要神经网络的结构先学习下,然后最好能结合纯代码编写的神经能否给我一个关于BP神经网络的算法在matlab中使用的测得一物体长度数值为:[7.0, 7.3,
7.7],目标数值均是7.4mm.，使用BP网络进行逼近，代码是什么呢baifugui1124问牛一马，误导啊！ 线性表的顺序存储，删除，当一个任意节点移动N / 2个的平均数目，N是线性形式的数量的节点你好,我想问一下你有没有神经网络算法的matlab代码?就是说，有了代码之后可以直接调用，跟调用函数一样。可以直接拿来，然后输入要输入的特征等，进行训练然后就生成了一个强分类器，直接用来测试。请您帮助我一下，谢谢qq我当时数学建模比赛时用到过 有两种方法 第一种：自己编代码 当然这种比较麻烦，但是比较灵活，你可以按照自己的要求在代码中修改。具体代码我这已经没了，因为过了好久了，你可以百度一下 MATLAB 神经网bp神经网络matlab程序6输入1输出，建立神经网络，更改程序。。
close all
clear
% echo on
clc
%NEWFF-生成一个新的前向神经网络
%TEAIN-对BP神经网络进行训练
%SIM-对BP神经网络进行仿真
pause
%敲任意键开始
p=[];
t=[];
% %初始化权值和域值，使其取随机值
% s1=10;
%隐含层数
% s2=1;
%输出层个数
% [r,q]=size(p);
% [s2,q]=size(t);
% [w1,b1]=rands(s1,r);
% [w2,b2]=rands(s2,s1);
s=0.01;
net.iw{1,1}=s*ones(20,1);
net.b{1}=s*ones(20,1);
net.lw{2,1}=s*ones(1,20);
net.b{2}=s*ones(1,1);
% %建立网络
net=newff(minmax(p),[20,1],{'logsig','purelin'},'trainlm');
% %采用L-M优化算法
% %设置训练参数
net.trainparam.epochs=6000;
%训练次数
net.trainparam.goal=0.01;
%训练目标
net.trainparam.lr=0.9;
%学习率
% %调用相应算法训练BP网络
[net,tr]=train(net,p,t);
%训练
% %对BP网络进行仿真
a=sim(net,p);
% %计算仿真误差
e=t-a;
mse=mse(e)
% %计算网络各层权值和阈值
w1=net.iw{1,1}
b1=net.b{1}
w2=net.lw{2,1}
b2=net.b{2}
p1=[];
%测试数据
t1=sim(net,p1)
%仿真bp神经网络matlab程序给你修改了一下,请参考:clear all%p1,p2是训练样本p1=[65 76 80 74 80 76 82 78 76 80 79 81 78 72 73;80 82matlab中BP神经网络程序clear all
%p1，p2是训练样本
p1=[65 76 80 74 80 76 82 78 76 80 79 81 78 72 73;
80 82 87 80 85 86 85 82 79 89 74 77 60 70 68;
98 90 80 86 75 70 78 80 82 84 76 72 60 75 62;
55 60 63 57 59 49 42 40 45 42 30 39 35 30 25;
43 60 65 36 39 30 34 45 44 47 35 39 25 40 30;
86 90 90 93 87 84 75 85 87 85 70 82 79 78 79;
88 83 90 89 80 80 85.6 90 92 86 70 75 69 70 72;
90 92 95 95 88 80 82 88 87 90 75 76 82 80 80;
95 97 96 97 90 87 80 89 86 88 80 78 80 86 88;
92 94 80 84 88 84 80 92 90 88 85 82 79 84 85];
p2=[0 0 0.8601 0;
0 0 0.0];
pr=minmax(p1;p2)';
%创建一个前向反馈后向传播神经网络-即BP神经网络
net=newff(pr,[5,4],{'tansig','sigmoid'},'trainrp');
%设置训练参数
net.trainParam.lr = 0.05;
net.trainParam.goal = 0.0001;
net.trainParam.epochs = 5000;
%训练网络
net = train(net,p,goal);
x=[50 62 65 57 60 49 44 40 48 42 25 45 35 36 23;
80 86 69 67 79 89 80 83 85 88 90 99 95 88 85;
%测试训练结果y
y1=sim(net,p)
其中的错误是？？？？？matlab中BP神经网络程序给你修改了一下,请参考:clear all%p1,p2是训练样本p1=[65 76 80 74 80 76 82 78 76 80 79 81 78 72 73;80 8求Elman神经网络 matlab程序有吗elmannet Elman neural network Syntax elmannet(layerdelays,hiddenSizes,trainFcn) Description Elman ne神经网络算法matlab 最新发布
神经网络算法matlab 人气视频基于自适应竞争遗传神经网络醋酸乙烯聚合率软测量建模--《计算机测量与控制》2010年10期
基于自适应竞争遗传神经网络醋酸乙烯聚合率软测量建模
【摘要】：神经网络具有很强的自组织、自适应和自学习的能力,具有大规模并行运算的能力;但权值和阈值的初始化是随机的,容易陷入局部极小,收敛速度慢;遗传算法具有良好的全局搜索性能,减少了限于局部最优解的风险,鲁棒性强,适用于并行处理,搜索不依赖于梯度信息,但不适合候选解的精调,标准遗传算法交叉率和变异率固定等缺陷;应用自适应竞争遗传神经网络醋酸乙烯聚合率软测量建模,采用保优竞争策略,使两者达到优势互补,取长补短的作用;仿真显示在有限代即可得到较优的结果,网络预测时间短,精度高,符合醋酸乙烯聚合率测量工程要求。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP274【正文快照】：
0引言醋酸乙烯聚合率是醋酸乙烯的一个重要的质量指标,对生产过程的安全性、经济性和产品品质影响大,然而目前国内大部分工厂的实际情况是对该关键参数没有在线测量的,需人工离线分析,这样得到的结果严重滞后且人为误差大,不能准确地反映实际工况和产品质量的变化,不能及时调
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【引证文献】
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黄江平;林文钊;吴昊;朱志高;;[J];有色冶金设计与研究;2011年Z1期
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京公网安备74号求大神解答这张图的最低检测限时如何求出来的 - 分析 - 小木虫 - 学术 科研 第一站
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求大神解答这张图的最低检测限时如何求出来的
详细说明如下 :
X 列为标样浓度;
Y 列为气相色谱上的峰高;
Yhat 列为根据XY散点图得出线性方程后求得的峰高;
Y-Yhat 列为实际峰高和计算峰高的差;
^2 列为差值的平方
SUM 行为^2列的总和
问Sy/X=73.42743是如何得来的?
如过想用三倍信噪比法，信号峰知道，最大噪音和最小噪音知道，那么如何求信噪比？
FV{JQ@1TMC(JFII_XV_XU1R.jpg
&lod= k(置信度)*s（标准偏差）/m（标准曲线斜率）
k=3,其允许的置信水平达到99.86%，如果xB的值低于正态分布，那么k=2也被一些工作者认可，其置信水平达到89%
你这张图的s 不知道怎么求啊。。。 利用网上的方法算了下标准偏差 65.6
然后算出来试0.00753
你这个单位难道是ppm，也差了一位小数点啊。要不你自己算算 重新计算下，差了两个小数点，&&你的标准曲线线性也不是很好，感觉噪音很大，检测线也很高。 这是网上搜到的一种求最低检测线的方法，没有看明白，不知道你在做气相色谱时候怎么求检测线，我用的是安捷伦7890 在信噪比检测后，生成的检测报告，如何才能求得信噪比？ 你测定一定浓度样品时,选择一段比较平稳的基线,Aglient 的工作站可以计算信噪比的,输入时间段,然后打印报告 性能报告+噪声报告,就会显示 信噪比,假如是300,你需要的是3,你就需要稀释100倍 然后进样... 这个浓度就是检测限吧.
这个浓度你也可以看一下 信噪比&&你样品出峰的那一段时间的信噪比 大约在3左右的话,这个浓度就可以当做是检测限了. : Originally posted by tianxia119wo at
你测定一定浓度样品时,选择一段比较平稳的基线,Aglient 的工作站可以计算信噪比的,输入时间段,然后打印报告 性能报告+噪声报告,就会显示 信噪比,假如是300,你需要的是3,你就需要稀释100倍 然后进样... 这个浓度就是 ... 这个现在我做出来了，你选平稳的基线大概选多长时间的范围，是选择的信号峰后面的比较平稳的一段么？ : Originally posted by wcfbio at
这个现在我做出来了，你选平稳的基线大概选多长时间的范围，是选择的信号峰后面的比较平稳的一段么？... 恩，2、3min就差不多了吧，我一半选择出峰附近的平稳基线。
var cpro_id = 'u1216994';
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#MATLAB# 神经网络预测问题 大神求给个程序 着急~~(&_&)~~
预测 (采用人工神经网络）已知x1
218预测 x1
提问者采纳
如果你对神经网络了解但是不想编程的话，建议你用matlab的神经网络工具箱，在toolbox可以找到
这是我写的程序这是我写的程序机器运行结果……出错了…问一下大神这是什么原因…谢谢啊…
这个错误明显和神经网络部分没关系，是赋值语句本身的问题，因为神经网络部分已经完成，你可以试试把x换成其他字母，或关掉编辑器，在matlab中只运行赋值语句试试
提问者评价
谢谢 已解决
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