0. 其他处理 计时: tic net = train(net, X, y); toc 1. 一个简单的 demo(单层感知器) P = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0; 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0; 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0]; % 每一列表示一个输入样本 T = [-1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, -1]; % 表示输出值 p = [0, 1; 0, 1; 0, 1]; % 每一行表示参数的取值范围 t = 1; % 输出值

概述: 1 人工神经网络介绍 2 人工神经元 3 MATLAB神经网络工具箱 4 感知器神经网络 5 感知器神经网络 5.1 设计实例分析 clear all; close all; P=[ ; ]; T=[ ]; %建立神经网络 net=newp(minmax(P),,'hardlim','learnp'); %对神经网络进行训练,net是建立网络,P是输入向量,T是目标向量 net=train(net,P,T); %对网络进行仿真 Y=sim(net,P); %绘制建模点 plotpv(P,

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

为了看懂师兄的文章中使用的方法,研究了一下神经网络 昨天花了一天的时间查怎么写程序,但是费了半天劲,不能运行,百度知道里倒是有一个,可以运行的,先贴着做标本 % 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

螃蟹的分类 这个例子的目的是根据螃蟹的品种.背壳的长宽等等属性来判断螃蟹的性别,雄性还是雌性. 训练数据一共有六个属性: species, frontallip, rearwidth, length, width and depth. 这里每个属性所对应的是螃蟹哪一部分的真实性状并不是关键.我们关心的只是已知样本是6维的向量,输出是0/1值, 求分类效果最好的网络模型. 首先载入样本数据 [x,t] = crab_dataset;% size(x) = [6, 200];% size(t) =

1.神经网络工具箱概述 Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器.线性网络.BP网络.径向基函数网络.竞争型神经网络.自组织网络和学习向量量化网络.反馈网络.本文只介绍BP神经网络工具箱. 2.BP神经网络工具箱介绍 BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值,使得网络输出的均方误差和最小.下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称: (1)newff:创建一前馈BP网络(隐含层只有一层) (2)newcf:创建一多层前馈BP网络(隐含

各位会员大家好,大家关心的问题,我已经大部分得到答案. 10月25号-27号我访问了MathWorks公司在波士顿的总部,大家经常关心的问题,我大部分都得到了答案. 关于神经网络工具箱,我与Matlab神经网络工具箱首席架构师Dan (注:Dan也是符号工具箱的首席架构师)交谈了近1小时,他给我介绍了为什么MathWorks公司不能提供神经网络工具下编译的原因,以及在特殊情况下,如果编译神经网络工具箱方法. 一:为什么神经网络工具箱不能编译? 答:对于神经网络工具箱来说,其精髓为网络的训练过程(

% 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

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

4.1 案例背景 \[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\] 4.2 模型建立 神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出.遗传算法极值寻优把训练后的 BP 神经网络预测结果作为个体适应度值,通过选择.交叉和变异操作寻找函数的全局最优值及对应输入值. 网络结构:2-5-1 训练数据:3900,测试数据:100 4.3 编程实现 %% 基于神经网络遗传算法的系统极值寻优 %% 清空环境变量 c

MATLAB中awgn 函数可以为输入信号x 添加一定大小的噪声. out = awgn(in,snr,'measured');  是一种常见的使用方法,意思是在添加噪声前先测量一下输入信号的功率,再根据snr值添加噪声. 这里我尝试用这个函数添加噪声: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% sig = ones(1,10000);pow_sig = mean(sig.^2)sigOut = awgn(sig,10,'measured'); noise = sigOut - sig;pow_

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/nargin.html?searchHighlight=nargin&s_tid=doc_srchtitle 语法 nargin nargin(fun)   说明 示例 nargin 针对当前正在执行的函数,返回函数调用中给定函数输入参数的数目.该语法仅可在函数体内使用. 示例 nargin(fun) 返回 fun 函数定义中出现的输入参数的数目.如果该函数定义中包含 varargin,那么 nargin 返

最近刚好因为一些原因整理这方面的内容,所以还是把这篇鸽了一年多的博客顺手写出来了∠( ᐛ 」∠)＿.因为是当时课程设计的一部分,程序上难免会有一些不足和bug,在这里将设计的思路分享给大家. 本篇博客的代码可以在我的github项目中查看:https://github.com/NewBearEar/Magnifying-azimuthal 关于matlab地图投影系列: MATLAB地图工具箱学习心得(一)关于地图分带投影的拼接 一.定义坐标变换的方程 首先在matlab安装目录E:\MATLA

尊重原创~~~ 转载出处:http://www.matlabsky.com/thread-12411-1-1.html 交叉验证(Cross Validation)方法思想简介http://www.matlabsky.com/forum-v ... -fromuid-18677.html 以下内容摘自<MATLAB 神经网络30个案例分析>第13章: 关于SVM参数的优化选取,国际上并没有公认统一的最好的方法,现在目前常用的方法就是让c和g在一定的范围内取值,对于取定的c和g对于把训练集作为原

关于如何使用nntool神经网络工具箱进行“数据训练”的方法: 1. 在命令窗口键入nntool命令打开神经网络工具箱: 2. 点击Import按钮两次,分别把输入向量和目标输出加入到对应的窗口([Inputs]和[Targets])中,有两种可供选择的加入对象(点击Import后可以看见),一种是把当前工作区中的某个矩阵加入,另一种是通过.mat文件读入: 3. 点击[New Network]按钮,填入各参数:(以最常用的带一个隐层的3层神经网络为例说明,下面没有列出的参数表示使用默认值就可以

2.1 案例背景 在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模.在这种情况下,可以建立BP神经网络表达这些非线性系统.该方法把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的BP神经网络预测系统输出. 本章拟合的非线性函数为\[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\]该函数的图形如下图所示. t=-5:0.1:5; [x1,x2] =meshgrid(t); y=x1.^2+x2.^2; s

MATLAB地图工具箱学习总结(四)自定义投影 这是本系列的最后一篇文章,准备给大家讲讲自定义投影怎么做.在做这项作业的时候,自己也是花了不少时间,将所有地图投影源文件都看了一遍,简单分析了一下源代码,就开始着手修改了.虽然也曾画出了一些奇形怪状的“艺术品”,但最终还是找到了画图的一些诀窍,使得自定义出来的投影即使会有bug,但大体上还算能看得过去. 在这里呢,我就想以最简单的一个地图投影源文件开始介绍怎么修改. 首先,让我们找到自己MATLAB安装目录,依次点击toolbox->map->m

MATLAB地图工具箱学习总结(三)地图工具箱的基本知识 今天想要介绍的是一些比较基础的函数.了解了这些函数,地图投影的基本概念才能真正明白.而要想继续研究MATLAB中有关地图投影的函数,尤其是未来我要提到的投影文件源代码,知晓这些函数的功能必不可少.本篇文章将会罗列三个案例,并在后面一一进行讲解. 1                    作业案例:地图投影作业1 这次的案例从作业1开始.作业1是要求计算出地球椭球体的一些基本参数,包括子午圈曲率半径.卯酉圈曲率半径.平均曲率半径和纬圈半径等

MATLAB地图工具箱学习总结(二)大圆和恒向线 今天要和大家谈一谈大圆.恒向线航道的画法.还是先从案例开始说起,再分别介绍相关的函数. 1                    作业案例:地图投影作业6 在作业6中,李老师要求我们画出两点间的大圆航线.恒定线航线和两者混合的航线.我一开始没有找到gcwaypts函数,导致自己花了一点时间编写了一段代码实现,但效果并不好,存在误差.后来找到了神奇的gcwaypts函数,一切也就迎刃而解.在本文中,我将会把两种方法都简单介绍一下. 首先是gcway

MATLAB地图工具箱学习总结(一)从地图投影说起 前言 本学期地图投影课上,李连营老师建议我们使用MATLAB完成每周的作业.从大二上学期开始接触MATLAB学习数学运算和地理数据处理的我,自然不会放过这次机会,每周找了点时间好好研究了一下,把作业比较轻松地就搞定了.不过由于网上相关的教程.资料比较少,在夹杂了多种专业词汇的同时,又没有中文翻译,也是让人感到头疼.在此想总结一下相关的函数,以帮助其他需要使用工具箱的人.作为一个学生,我所接触的仅仅是皮毛,也必然会有一些错误,希望看到的人能够指出