本次数据拟合的结果如图4所示,采用的样本数据为MATLAB自带的数据库(simplefit_dataset),可以看出拟合曲线与样本值的趋势完美重合。不同于Hopfield神经网络输出结果的不稳定性,BP神经网络每次训练的迭代过程中产生的误差以及权值等会变化但是输出结果总是可靠的。除了使用MATLAB自带的数据库进行数据拟合测试外,也可以自己创建...
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
本次数据拟合的结果如图4所示,采用的样本数据为MATLAB自带的数据库(simplefit_dataset),可以看出拟合曲线与样本值的趋势完美重合。不同于Hopfield神经网络输出结果的不稳定性,BP神经网络每次训练的迭代过程中产生的误差以及权值等会变化但是输出结果总是可靠的。除了使用MATLAB自带的数据库进行数据拟合测试外,也可以自己创建...
% BP神经网络拟合net=newff(minmax(l),[10,1],{'logsig''logsig'},'traingdx');net.LW{2,1}= net.LW{2,1}*0.01; % 调整输出层权值,加速收敛net.b{2}= net.b{2}*0.01; % 调整输出层权值t1=sim(net,l);plot(l,t,l,t1,'--')...
神经网络结构:2-5-1 从非线性函数中随机得到2000组输入输出数据,从中随机选择1900 组作为训练数据,用于网络训练,100组作为测试数据,用于测试网络的拟合性能。 回到顶部 2.3 MATLAB实现 2.3.1 BP神经网络工具箱函数 newff BP神经网络参数设置函数。 net=newff(P, T, S, TF, BTF, BLF, PF, IPF, OPF, DDF)...
基于Matlab平台的BP神经网络进行数据拟合 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。
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。
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 ...
4、BP神经网络matlab信号拟合 %% 学习目标:BP神经网络 %% 函数逼近 数据压缩 模式识别 %% 考虑要素: 网络层数 输入层的节点数 输出层的节点数 隐含层的节点数 %% 传输函数 训练方法 %% 对信号曲线进行拟合 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 clearall;...
单层BP神经网络 拟合曲线 matlab代码 bp神经网络 过拟合,1、什么是过拟合为了使训练数据与训练标签一致,而对模型过度训练,从而使得模型出现过拟合(over-fitting)现象。具体表现为,训练后的模型在训练集中正确率很高,但是在测试集中的变现与训练集相差悬殊,也可以叫