第一节.神经网络基本原理  1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型  人工神经元是神经网络的基本元素,其原理可以用下图表示: 图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值 ( threshold ),或称为偏置( bias ).则神经元i的输出与输入的关系表示为: 图中 yi表示神经元i的输出,函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfe

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神

% 生成训练样本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5; 110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5; 110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5]; 0

▶ av15514817.这里集中了一些从视频中学到的散点. ▶ 语句 "edit + 函数名" 可以打开部分内置函数的源代码.非公开的源代码这会打开一个全是注释的文档. ▶ 函数文件中隐式定义了变量 varargin,varargout,nargin,nargout,分别代表输入函数的参数.输出函数的参数.输入函数的参数个数,输出函数的参数个数. ▶ 使用“发布”功能,MATLAB生 会将脚本运行一遍,生成一个 HTML 文档,内含脚本代码和输出结果,方便其他人在浏览器中阅读. ▶

% Matlab实现简单BP神经网络 % http://blog.csdn.net/zjccoder/article/details/40713147 : %样本个数 xx(i)=*pi*(i-)/; d(i)=+cos(xx(i))); end n=length(xx);%样本个数 p=; %隐层个数 w=rand(p,); wk=rand(,p+); max_epoch=;%最大训练次数 error_goal=0.002;%均方误差 q=0.09;%学习速率 a(p+)=-; %traini

基本就三个函数: newff():创建一个bp神经网络 train():训练函数 sim():仿真函数 同时具有可视化界面,但目前不知道可视化界面如何进行仿真,且设置不太全 工具箱:Neural net fitting textread使用方法:http://blog.sina.com.cn/s/blog_9e67285801010bju.html ex1. clear; clc; %注意P矩阵,matlab默认将一列作为一个输入 P=[0.5152 0.8173 1.0000 ; 0.8173

//目的是学习在BP神经网络的基础上添加遗传算法,蚁群算法等优化算法来优化网络,这是后话. 先简单了解了MATLAB中的神经网络工具箱,工具箱功能还是非常强大的,已经可以拟合出非常多的曲线来分析了. 神经网络工具箱选择(4种) 今天下载了自带的example跑了一次试一下 选择隐藏神经元个数 训练结束后可以在plot查看各种图表,这里只对工具箱操作做简单介绍 最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数,在网上搜索了一下,发现了很多模型来预测,比如利用回归模型.时间序列模型,GM(1,1)模型,可是

  本文介绍基于MATLAB实现人工神经网络(ANN)回归的详细代码与操作. 目录 1 分解代码 1.1 循环准备 1.2 神经网络构建 1.3 数据处理 1.4 模型训练参数配置 1.5 神经网络实现 1.6 精度衡量 1.7 保存模型 2 完整代码   在之前的文章MATLAB实现随机森林(RF)回归与自变量影响程度分析中,我们对基于MATLAB的随机森林(RF)回归与变量影响程度(重要性)排序的代码加以详细讲解与实践.本次我们继续基于MATLAB,对另一种常用的机器学习方法--神经网络方法

一.使用matlab2010b以后的版本会有完整的神经网络工具箱,使用nnstart可以调出toolbox,然后选择需要的功能,导入数据,选择训练参数和每层神经元个数,最后训练会输出网络与结果. 二. >> help nnet   神经网络工具箱   版本7.0(R2010b中)03月 - 2010     图形用户界面功能.     nnstart - 神经网络的启动界面     nctool - 神经网络分类工具     nftool - 神经网络拟合工具     nntraintool

1.使用误差反向传播(error back propagation )的网络就叫BP神经网络 2.BP网络的特点: 1)网络由多层构成,层与层之间全连接,同一层之间的神经元无连接 . 2)BP网络的传递函数必须可微.BP网络一般使用Sigmoid函数或线性函数作为传递函数.  在输出层使用Sigmoid函数会把输出限定在一个较小的范围内,经典方法是隐藏层用Sigmoid函数,输出层用线性函数 3)BP网络采用误差反向传播算法(Back-Propagation Algorithm)进行学习.在BP

1.设计函数 solvein    设计线性网络:                solverb   设计径向基网络:                      solverbe    设计精确的径向基网络: solvehop  设计Hopfield网络. 2.传递函数 hardlim  硬限幅传递函数:           hardlims   对称硬限幅传递函数:        purelin  线性传递函数: tansig   正切S型传递函数:         logsig  对数S型传

 这个函数默认使用最小二乘,所以不需要训练 % example5_1.m x=-:; y=*x-; % 直线方程为 randn(); % 设置种子,便于重复执行 y=y+randn(,length(y))*1.5; % 加入噪声的直线 plot(x,y,'o'); P=x;T=y; net=newlind(P,T); % 用newlind建立线性层 new_x=-:.:; % 新的输入样本 new_y=sim(net,new_x); % 仿真 hold on;plot(new_x,new_y);

第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度会有差异.我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度的数据. 一种解决方法是用已有的数据训练一个

由于需要在一个Android项目中使用神经网络,而经过测试发现几个Github上开源项目的训练效果就是不如Matlab的工具箱好,所以就想在Android上使用Matlab神经网络代码(可是...) 这个问题大概处理了两天,原本预计5个小时的... 过程遇到了诸多一手坑以及看到相关资料的对新手不友好,所以就把过程记录下来希望能给后来者一些帮助 这个教程从0开始讲如何在Android App中使用Matlab的神经网络代码 整个过程大概可以分成这么几步: 首先你要在Matlab中写一个完整的神经网

1.神经网络设计的流程 2.神经网络设计四个层次 3.神经网络模型 4.神经网络结构 5.创建神经网络对象 6.配置神经网络的输入输出 7.理解神经网络工具箱的数据结构 8.神经网络训练 1.神经网络设计的流程 神经网络设计可以分为七个步骤: a. 采集数据 b. 创建网络 c. 配置网络参数 d. 初始化权重和偏置 e. 训练神经网络 f. 验证网络 g. 使用网络 2.神经网络设计四个层次 这里的层次主要只Matlab的神经网络工具箱和相关命令 a. 第一层是“Getting Started

转自:http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽

本文主要内容包含: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 . 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集.Iris数据集能够在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现须要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼

Introduction to neural network 不能自欺欺人. 实干兴邦,空谈误国. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 题外话: Matlab的神经网络工具箱使得神经网络得到大力的推广,得到很多其它的人关注与研究使用. 然而,非常多

matlab中文论坛视频谷普教程MATLAB压缩包介绍 我也正在学习这个软件 ,看到这个教程就在这里分享了,希望大家喜欢!Matlab 初学者视频教学1. Matlab视频:Matlab中文论坛为新手打造的,20分钟入门Matlab2. Matlab初学者视频教学二:增加程序可读性发布程序运行结果Matlab GUI 初学者视频教学1. Matlab GUI视频(一): 创建一个简单GUI 2. Matlab GUI视频(二): 按钮的使用,图片读取高分辨率3. Matlab GUI视频(三):

收藏吧,网上搜集的,费了老大劲了,推荐给有需要的人,^_^.   MATLAB课件2007北京交通大学.zip 4.87 MB   A Guide to MATLAB for Beginners and Experienced Users.pdf 7.47 MB   An Introduction To Programming And methods in Matlab.pdf 2.32 MB   Applied Econometrics using MATLAB.pdf 1.41 MB   A