title('BP网络预测输出','fontsize',12)ylabel('函数输出','fontsize',12)xlabel('样本','fontsize',12)%预测误差error=BPoutput-output_test;figure(2)plot(error,'-*')title('BP网络预测误差','fontsize',12)ylabel('误差','fontsize',12)xlabel('样本','fontsize',12)figure(3)plot((output_tes...
反馈神经网络也称为递归神经网络。 激活函数 激活函数定义神经元的输出。激活函数使神经网络具有非线性和可表达性。有许多激活函数: 识别函数 通过激活函数 Identity,节点的输入等于输出。它完美拟合于潜在行为是线性(与线性回归相似)的任务。当存在非线性,单独使用该激活函数是不够的,但它依然可以在最终输出节点上作为...
使用BP神经网络进行建模与应用分析 BP神经网络作为一种有效的机器学习工具,能够处理复杂的非线性关系,并在许多领域得到了广泛应用。本文首先介绍了BP神经网络的基本原理,然后详细描述了使用BP神经网络进行建模的步骤,并通过绘制原始数据和拟合数据的图形对比,以及分类混淆矩阵的分析,对建模结果进行了评估。 我们使用了数据...
使用BP神经网络进行建模与应用分析 BP神经网络作为一种有效的机器学习工具,能够处理复杂的非线性关系,并在许多领域得到了广泛应用。本文首先介绍了BP神经网络的基本原理,然后详细描述了使用BP神经网络进行建模的步骤,并通过绘制原始数据和拟合数据的图形对比,以及分类混淆矩阵的分析,对建模结果进行了评估。 我们使用了数据...
BP神经网络作为一种有效的机器学习工具,能够处理复杂的非线性关系,并在许多领域得到了广泛应用。本文首先介绍了BP神经网络的基本原理,然后详细描述了使用BP神经网络进行建模的步骤,并通过绘制原始数据和拟合数据的图形对比,以及分类混淆矩阵的分析,对建模结果进行了评估。
神经网络作为一种强大的机器学习算法,具有强大的非线性映射和学习能力,能够处理复杂的模式识别和数据分类问题(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 在亚马逊评论分析和学生成绩分析中,BP神经网络能够基于填充后的完整数据,提取出隐藏在数据中的有用信息,进而实现关键词识别、成绩预测等目标。
多元线性回归中引入sigmoid激活函数提高模型的非线性拟合能力。单纯的线性回归模型属于线下模型,其模型表达能力较弱,或者说模型容量较小,本文设计了两层的神经网络,中间利用sigmoid函数进行激活,其作用是提高模型的非线性表达能力,模型拟合的效果提高明显。 数据层面,对原始数据进行了归一化处理和可视化探索分析观察特征分布...
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《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码.zip 《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码: 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 ...