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神经网络仿真模块的设计编写

                                             神经网络仿真模块的设计编写

 

  
  
  
  
    
   
   
   
   
  1. <html xmlns="http://www.w3.org/DTD1999/xhtml"> 
    2. 
   
   
   
   
  2.      <html> 
    3. 
   
   
   
   
  3.          <head> 
    4. 
   
   
   
   
  4.             <meta http-equiv="content-Iype" content="text/html;  
    5. 
   
   
   
   
  5.          charset=GB2312"> 
    6. 
   
   
   
   
  6.             <a href="http://www.cmpbook.com/images"> 
    7. 
   
   
   
   
  7.          <title>神经网络系统</title> 
    8. 
   
   
   
   
  8.             <script dd="stylesheet" _blank=br object createpopup  buttom="设计神经网络"></a> 
    9. 
  
  
  
  
        从神经网络系统截取应用预设值的一个有效想象的空间来进行编写，是有效的产生一块仿真模块。并合成我们需想要的的一个应用
      仿真的模块。以下是设想来设计一个预设值仿真模块的编写作题：
  
   
  
  
  
  
    
   
   
   
   
  1. load netL7.mat            %加载net7.mat文件  
    2. 
   
   
   
   
  2.                    
    3. 
   
   
   
   
  3.  然后再输入命令：  
    4. 
   
   
   
   
  4.      
    5. 
   
   
   
   
  5.    net  
    6. 
   
   
   
   
  6.  
    7. 
   
   
   
   
  7.  以输出的预设值为：  
    8. 
   
   
   
   
  8.    
    9. 
   
   
   
   
  9.    net=  
    10. 
   
   
   
   
  10.         
    11. 
   
   
   
   
  11.        Neural Network object:  
    12. 
   
   
   
   
  12.  表决以应用的函数预设值列序为：  
    13. 
   
   
   
   
  13.    
    14. 
   
   
   
   
  14.        architecture  
    15. 
   
   
   
   
  15.        numlnputs:1  
    16. 
   
   
   
   
  16.      biasConnect:[1；1]  
    17. 
   
   
   
   
  17.     inputconnect:[1；0]  
    18. 
   
   
   
   
  18.     layerConnect:[0 0；1 0]  
    19. 
   
   
   
   
  19.    outputConnect:[0 1]  
    20. 
   
   
   
   
  20.     
    21. 
   
   
   
   
  21.        numOutputs:1 (read-only)  
    22. 
   
   
   
   
  22.    numlnputDelays:0 (read-only)  
    23. 
   
   
   
   
  23.    numLayerDelays:0 (read-only)  
    24. 
   
   
   
   
  24.  
    25. 
   
   
   
   
  25. 加载生成神经网络的函数预设值所得运行程序依次入列序  
    26. 
   
   
   
   
  26.    suboject stuctures:  
    27. 
   
   
   
   
  27.      
    28. 
   
   
   
   
  28.             inputs:{1×1 cell} of inputs  
    29. 
   
   
   
   
  29.             layers:{2×1 cell} of layers  
    30. 
   
   
   
   
  30.            outputs:{1×2 cell} containing 1 output  
    31. 
   
   
   
   
  31.             biases:{2×1 cell} containing 2 biases  
    32. 
   
   
   
   
  32.        inputWeight:{2×1 cell} containing 1 input weight  
    33. 
   
   
   
   
  33.       layerWeights:{2×2 cell} containing 1 layer weight  
    34. 
   
   
   
   
  34.              
    35. 
   
   
   
   
  35.    functions:  
    36. 
   
   
   
   
  36.  
    37. 
   
   
   
   
  37.            adaptFen:'trains'  
    38. 
   
   
   
   
  38.           divideFcn:(none)  
    39. 
   
   
   
   
  39.         gradientFcn:'gdefaults'  
    40. 
   
   
   
   
  40.             initFcn:'initlay'  
    41. 
   
   
   
   
  41.          performFcn:'mse'  
    42. 
   
   
   
   
  42.            plotFcns:{'plotperform','plottrainstate','plotregression'}  
    43. 
   
   
   
   
  43.            trainFcn:'trainbfg'  
    44. 
   
   
   
   
  44.    
    45. 
   
   
   
   
  45.    parameters:  
    46. 
   
   
   
   
  46.   生成列序神经网络的加载预设值产生的结果，形成列序预设值产生加载在window中   
    47. 
   
   
   
   
  47.      
    48. 
   
   
   
   
  48.        adaptParam:passes  
    49. 
   
   
   
   
  49.       divideParam:(none)  
    50. 
   
   
   
   
  50.      gradienParam:(none)  
    51. 
   
   
   
   
  51.         initParam:(none)  
    52. 
   
   
   
   
  52.      performParam:(none)  
    53. 
   
   
   
   
  53.        tainParam:.show,.showWindow,.showCommandLine,.epochs,  
    54. 
   
   
   
   
  54.                     .time,.goal,.max_fail,.min_beta,  
    55. 
   
   
   
   
  55.                     .searchFcn,.scale_tol,.alpha,.beta,  
    56. 
   
   
   
   
  56.                     .delta,.gama,.low_lim,.up_lim,  
    57. 
   
   
   
   
  57.                     .maxstep,.minstep,.bmax,.batch_frag  
    58. 
   
   
   
   
  58.  
    59. 
   
   
   
   
  59.      weight and bias values:  
    60. 
   
   
   
   
  60.                     IW:{2×1 cell} containing 1 input weight matrix  
    61. 
   
   
   
   
  61.                     LW:{2×2 cell} containing 1 layer weight matrix  
    62. 
   
   
   
   
  62.                      b:{2×1 cell} containing 2 bias vectors  
    63. 
   
   
   
   
  63.     
    64. 
   
   
   
   
  64.     other:  
    65. 
   
   
   
   
  65.     
    66. 
   
   
   
   
  66.                   name:"  
    67. 
   
   
   
   
  67.                userdata:(user information)  
    68. 
   
   
   
   
  68.    在命令窗口加载设计好的神经网络后，以gensim函数生成神经网络仿真模块，在命令窗口中输入：  
    69. 
   
   
   
   
  69.                 
    70. 
   
   
   
   
  70.              gensim(net,-1)  
    71.      
    
    注意:
        仿真模块在设计过程中也是有一定的设想，比如要建设一座高楼大夏建筑工程好必要启用一个牢固的地层地基，
    把关好地质基础，才会建成一座很好的漂亮让人耳目一新的高楼。

 

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