Matlab神经网络工具箱提供了一系列用于建立和训练bp神经网络模型的函数命令,很难一时讲全。下面仅以一个例子列举部分函数的部分用法。
更多的函数和用法请仔细查阅NeuralNetworkToolbox的帮助文档。例子:利用bp神经网络模型建立z=sin(x+y)的模型并检验效果%第1步。
随机生成200个采样点用于训练x=unifrnd(-5,5,1,200);y=unifrnd(-5,5,1,200);z=sin(x+y);%第2步。建立神经网络模型。
其中参数一是输入数据的范围,参数二是各层神经元数量,参数三是各层传递函数类型。
N=newff([-55;-55],[5,5,1],{'tansig','tansig','purelin'});%第3步。训练。这里用批训练函数train。也可用adapt函数进行增长训练。
N=train(N,[x;y],z);%第4步。检验训练成果。
[X,Y]=meshgrid(linspace(-5,5));Z=sim(N,[X(:),Y(:)]');figuremesh(X,Y,reshape(Z,100,100));holdon;plot3(x,y,z,'.')。
谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创
文案狗。
推荐书籍:《MATLAB深度学习机器学习、神经网络与人工智能》作者:(美)PhilKim著;敖富江,杜静,周浩译出版发行:北京:清华大学出版社,2018.03本书共6章,内容包括:机器学习、神经网络、多层神经网络的训练、神经网络与分类问题、深度学习、卷积神经网络。
给你一个实例,希望通过该例子对实现神经网络应用有一定的了解。
%x,y分别为输入和目标向量x=1:5;y=[639646642624652];%创建一个前馈网络net=newff(minmax(x),[20,1],{'tansig','purelin'});%仿真未经训练的网络net并画图y1=sim(net,x);plot(x,y1,':');%采用L-M优化算法net.trainFcn='trainlm';%设置训练算法net.trainParam.epochs=500;=10^(-6);%调用相应算法训练BP网络[net,tr,yy]=train(net,x,y);%对BP网络进行仿真y1=sim(net,x);%计算仿真误差E=y-y1;MSE=mse(E)holdon%绘制匹配结果曲线figure;plot(x,y1,'r*',x,y,'b--')执行结果。
仅含一个隐层的神经网络就可以任意逼近一个非线性函数,所以可以选择只有一个隐层的。但隐层节点数并没有规则,你可以采用试凑法。这几个隐层节点的公式你可以参考这几个公式。
m=(n+l+a)开根号;m=log(2的n次方);m=(nl)开根号。其中,m为隐层节点数。n为输入层节点数,l为输出层节点数。a为1—10之间的常数。
如果有问题,我们可以探讨下,我现在也在有关这方面的预测。QQ:709791871。
问题描述:有两个自变量,一个因变量,10个样本(这里就取少一点好了)。用实际问题来表述,假设一个股票,开盘价x1,收盘价x2,第二天的股价y。
那用神经网络来预测的目的是,根据10天的开盘价和收盘价,来预测未来股价。
显然,这里的y与x1和x2相关,我们要训练一个网络(net)来让他尽可能的预测一个yMATLAB程序clcclearloaddatainputoutput%input就是包含了x1和x210天数据的矩阵,说白了就是20个数的矩阵。
output是y的一个向量,%10个数%需要自己找一些数据赋值给input和ouputP=input;T=output;%这里P和T必须是x1x2和y的行向量组合。
对于P,x1是行向量,x2是行向量。
P=[x1;x2];T=y.y是行向量Epochs=5000;NodeNum=12;TypeNum=1;TF1='logsig';TF2='purelin';%设置一些初始参数,Epochs是迭代上限次数,NodeNum是第一个隐藏层的神经元个数,%TypeNum是几层。
TF1和TF2分别定义了几个传递函数。
net=newff(minmax(P),[NodeNumTypeNum],{TF1TF2},'trainlm');%建立一个神经网络,训练输入和输出数据都有了,设置隐藏层的个数。
net.trainParam.epochs=Epochs;=1e-4;net.trainParam.min_grad=1e-4;=200;=inf;%设置一些训练时的参数,第一个是每次训练的最大迭代次数;net=train(net,P,T);%开始网络训练P_test=P;B_test=T;%就用原始的数据进行测试X=sim(net,P_test);%测试Erro=abs(B_test-X);sigma=std(Erro);%计算出预测值和实际值的误差,求出方差。
将来方差可以用来随机调整。
错误原因是cnnsetup函数找不到。
1.请将程序文件夹至于不含空格和中文的路径下,路径越简单越好,比如D:\works这种2.请在出错语句前加入一行:1whichcnnsetup;ls;然后贴出执行结果,以便诊断出错原因。
你好,对信号的特征提取在数学上看其实就是做一个滤波的运算,实际上都是通过卷积来实现的。
下面是一个matlab的实现:functionr=my_conv(a,b)m=length(a);n=length(b);r=zeros(1,m+n-1);fork=1:mc=a(k)*b;d=r(1,k:k+n-1);d=d+c;r(1,k:k+n-1)=d;end。