构建BP神经网络对长度和时间参数t进行拟合。神经网络采用双层BP神经网络,隐藏层有10个神经元,由于时间参数t均为正数所以采用logsig传递函数。学习函数选用traingdx函数。具体的构造代码为 % BP神经网络拟合net=newff(minmax(l),[10,1],{'logsig''logsig'}...
需要代码和数据的同学可以点击“关注”学长,学长第一时间发到你的手里最近很多小伙伴都私信学长,要BP神经网络的代码,说明很多小伙伴都对这个感兴趣且疑问可能更多,学长抽时间把这个代码好好重写了一份,并配上视频讲解。对于如何借用BP神经网络进行数据预测,学长也在视
MAPE=mean(abs(BPoutput-output_test)./output_test) 回到顶部 2.4 扩展 2.4.1 多隐含层BP神经网络 net=newff(P, T, S, TF, BTF, BLF, PF, IPF, OPF, DDF) S可为向量,如[5,5]表示该BP神经网络为双层,每个隐含层的节点数都是5。 Neural Network:神经网络结构,输入、中间层、输出维度。 Data Divis...
上次讨论了基于Hopfield神经网络的数字识别,BP(Back Propagation)神经网络也可以进行相关的数字识别如手写数字识别等,由于BP神经网络的特性,该网络需要一定的样本进行对网络进行训练、测试以及校验。本次不再赘述数字识别,而是将目光集中于基于BP神经网络的数据拟合。 本次所采用的神经网络为BP神经网络,是一个误差反向传播...
上次讨论了基于Hopfield神经网络的数字识别,BP(Back Propagation)神经网络也可以进行相关的数字识别如手写数字识别等,由于BP神经网络的特性,该网络需要一定的样本进行对网络进行训练、测试以及校验。本次不再赘述数字识别,而是将目光集中于基于BP神经网络的数据拟合。
2.2、神经网络模型我们的神经网络是由若干的神经元连接而成的,我们常见的模型分类为: 1、连接方式:前向神经网络和递归神经网络*(反馈神经网络) 2、训练方式:监督式学习和非监督式学习 3、按照实现功能:拟合(回归)神经网络 vs. 分类神经网络 2.3、BP(反向传递)神经网络概述:概述、1、Backpropagation is a common...
BP(back propagation)算法神经网络的简单原理 BP神经网络是一种采用BP学习算法(按照误差逆向传播训练)的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络。 神经网络基本结构如下: 共分为三层,可以理解为一组输入数据,在隐藏层中进行各种复杂的处理,然后在输出层输出,生成输出数据。
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案例一:曲线拟合 题目:创建BP神经网络 输入向量P=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]; 期望输出T=[0,1,2,3,4,3,2,1,2,3,4]; 散点图如下: 试用BP神经网络算法对上图进行拟合,并将拟合效果绘图展示。 Matlab代码: close all; clearvars; clear; %清空工作环境 ...
进入到BP神经网络工具箱界面 选择NEXT 将特征值和目标值放入到对应的input和target中,并且选择Matrix Row 选择Next 选择默认的数据集划分比例 选择Next 选择合适个数的神经元,一般5-10个,得根据实际情况进行选择 选择Next 算法一般选择第一个,点击train开始训练 ...