三层bp神经网络matlab实例
答：使用神经网络工具箱可以非常简便地实现网络建立和训练，实例代码如下：BP算法function Out=bpnet(p,t,p_test)%p,t为样本需要提前组织好global S1net=newff(minmax(p),[S1,8],{'tansig','purelin'},'trainlm'); %trainlm训练函数最有效%net=newff(P,T,31,{'tansig','purelin'},'trainlm')...
答：[net,tr] = train(net,inputData,outputData);%调用matlab神经网络工具箱自带的train函数训练网络 simout = sim(net,inputData);调用matlab神经网络工具箱自带的sim函数得到网络的预测值 figure; %新建画图窗口窗口 t=1:length(simout);plot(t,y,t,simout,'r')%画图，对比原来的y和网络预测的y ...
答：net.trainParam.goal=0.001;net.trainParam.epochs=2000;net=train(net,P,T);
答：1、数据归一化，输入的数据通常为P,输出数据通常为T，数据格式为，每列对应一个样本，归一化常用函数，是归一化后的数据，是归一化的结构体，在后面反归一化预测值；2、建立网络并设定参数，中括号里面的是输入层数，隐含神经元数，输出层数，设定节点传递函数的参数，训练的次数，训练的误差目标值，学...
答：1.MATLAB基础知识：首先需要熟悉MATLAB的基本操作和语法，包括变量、矩阵运算、循环结构等。2.BP神经网络原理：了解BP神经网络的基本原理和算法，包括前向传播、反向传播、梯度下降等。3.MATLAB神经网络工具箱：学习使用MATLAB自带的神经网络工具箱，4.数据预处理：学习如何对输入数据进行预处理，包括归一化、...
答：clear all;close all;clc;p = [2056 2395 2600 2298 1634 1600 1837 1478 1900 2395 2600 2298 1634 1600 1873 1478 1900 1500 2600 2298 1634 1600 1873 1478 1900 1500 2046];t = [1873 1478 1900 1500 2046 1556];p = [ 2056 2395 2600 2298 1634 1600];--归一化输入输出-- 映射到...
答：计算S1与S2层的输出A1=tansig(W1*p,B1);t=purelin(W2*A1,B2);这就是p到t的映射关系。BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射...
答：net=newff（输入向量,[3,1],{'tansig' 'purelin'},'traingd')
答：MATLABBP神经网络是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。以下是学习MATLABBP神经网络的一些建议：1.了解基本概念：首先，您需要了解神经网络的基本概念，例如神经元、激活函数、前馈传播、反向传播等。这些概念是理解BP神经网络的基础。2.学习MATLAB基础知识：在开始学习BP神经网络之前，您需要熟悉...
答：由于各个网络层的作用的不同，选择的激活函数的不同结果将会有恒大的区别\x0d\x0a所以要注意\x0d\x0a输出层一般采用\x0d\x0alogsig purelin\x0d\x0a隐含层采用\x0d\x0atansig logsig\x0d\x0a同时要注意设置其他属性如最小梯度min_grad\x0d\x0a等等 ...
网友评论：
戎殃15861551690：
求BP神经网络的MATLAB算法
28055薄娟
： 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,tansig为隐层到输出层的传输函数,如果是多隐层则要给出每层的输出函数,trainlm为训练函数 net....
戎殃15861551690：
求助,有关matlab中的BP网.我已经训练好了一个BP网.3层,5个输入,一个输出,4个神经元. -
28055薄娟
： net.iw{1,1}=W0;net.b{1}=B0;输入层和隐层间的权值和阈值 net.lw{2,1}=W1;net.b{2}=B1;隐层和输出层间的权值和阈值 三层神经网络最少包含上面4个参数. MATLAB自带神经网络函数所以直接代入就可以了,其他语言不一定有现成的程序吧! 要想得到和MATLAB一样的训练结果必须把 net=newcf(minmax(tzk),[S1,S2],{'logsig','purelin'},'trainscg');中的{'logsig','purelin'},'trainscg'三个训练用的函数也编写进去才行.
戎殃15861551690：
如何用matlab编写BP神经网络程序 -
28055薄娟
： matlab编写BP神经网络很方便的,这个工作不用像编程序的C什么的那样还要编写算法.这个算法早已经在软件的库里提供了.你只要用一条语句就出来了.把参数,深度和节点固定的往里一代数就可以了.还有一点,注意最后结果的收敛性,神经网络发展一直是曲折前进的,为什么这样,现在不太给力,因为面临着一个收敛的问题,实现起来效果不好.这些程序网上有很多,你借一本基本的神经网络的书里面也有.望采纳.
戎殃15861551690：
如何用MATLAB的神经网络工具箱实现三层BP网络 -
28055薄娟
： 这是一个来自nnetinfo的例子,在matlab2012b运行后的确可以,因为的文本宽度不够,注释挤到第二行了,有些乱,楼主注意区分哪些是代码哪些是注释, x1 = [-3,-2.7,-2.4,-2.1,-1.8,-1.5,-1.2,-0.9,-0.6,-0.3,0,0.3,0.6,0.9,1.2,1.5,1.8]; %x1:x...
戎殃15861551690：
BP神经网络 已知输入有12个变量,输出变量数为1个,建立3层BP神经网络,用matlab编程,具体数据如下 -
28055薄娟
： net=newff(P,T,20,{'logsig' 'logsig'},'traingd'); net.trainParam.goal=0.001; net.trainParam.epochs=2000; net=train(net,P,T);
戎殃15861551690：
用Matlab算BP神经网络的具体算法? -
28055薄娟
： BP神经网络的传递函数一般采用sigmiod函数,学习算法一般采用最小梯度下降法;下面是具体的程序例子:例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络.训练样本定义如下:输入矢量为p =[-1 -2 3 1-1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] 解:本例的 ...
戎殃15861551690：
如何用matlab训练BP神经网络? -
28055薄娟
： net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) takes, PR - Rx2 matrix of min and max values for R input elements. Si - Size of ith layer, for Nl layers. TFi - Transfer function of ith ...
戎殃15861551690：
matlab编程问题,建立BP神经网络 -
28055薄娟
： %采用动量梯度下降算法训练 BP 网络.close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——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 clc% 定义训练样本 % P 为输入矢量 ...
戎殃15861551690：
急求人工神经网络的MATLAB算法~~求大虾教我
28055薄娟
： 1、采用2-5-1三层BP网络结构即可实现其 MATLAB 程序如下: clc clear a=rand(2,200); x=a(1,:); y=a(2,:); F=x.^2+y.^2; net=newff(minmax(a),[5,1],{'tansig' 'purelin'},'trainlm'); net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.lr=0.1; net.trainparam.goal=0....
戎殃15861551690：
MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的 -
28055薄娟
： 先用newff函数建立网络,再用train函数训练即可. 1)正向传播:输入样本->输入层->各隐层(处理)->输出层 注1:若输出层实际输出与期望输出(教师信号)不符,则转入2)(误差反向传播过程) 2)误差反向传播:输出误差(某种形式)-...
