包括梯度下降BP算法训练函数traingd、动量反传的梯度下降BP算法训练函数traingdm、动态自适应学习率的梯度下降BP算法训练函数traingda、动量反传和动态自适应学习率的梯度下降BP算法训练函数traingdx、Levenberg_Marquardt的BP算法训练函数trainlm; BLF:网络学习函数。包括BP学习规则learngd、带动量项的BP学习规则learngdm; PF:...
BP神经网络应用到非线性系统的分类时,是通过对非线性函数进行拟合,得到一个系统建模,再通过非线性拟合的反向误差不断调整权重,从而得到一个根据训练数据拟合的分类预测结果。一般来说数据越丰富,网络层数越多,拟合效果也会有所提升,但当网络过多时也可能会适得其反。 BP神经网络在图像目标分类中的也存在应用,本示例...
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【matlab神经网络30个案例分析及源码】 案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类 案例2 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合 案例3 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合 案例4 神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值 案例5 基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模 案例6 PID神经元网络...
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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=x12+x22y=x12+x22该函数的图形如下图所示。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 t=-5:0.1:5; ...
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