1.% 创建一个3个输入,2个隐藏节点,1个输出节点的神经网络 2.net = feedforwardnet(10,10,'trainscg'); 3. 4.% 训练数据和目标 5.P = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 10 11 12]; 6.T = [2; 5; 8; 11]; 7. 8.% 训练神经网络 9.net = train(net, P, T); 10. 11.% 测试神经网...
net = feedforwardnet(10);net = train(net,x,t);%训练神经网络 view(net)%观看神经网络的结构 y = net(x);%通过训练好的神经网络得出计算值；perf = perform(net,y,t)%神经网络的效果；perform(net,t,y,ew)，通过ew可以调节各参数的权重；
% 创建神经网络 % 创建一个具有2个输入神经元、10个隐层神经元和1个输出神经元的神经网络 net = feedforwardnet(10); % 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 1000; % 最大训练轮次 net.trainParam.goal = 1e-5; % 训练目标误差 net.trainParam.lr = 0.1; % 学习率 % 划分数据集 % 将所有数据用于...
% 生成样本数据x=0:0.1:2*pi;y=sin(x);% 创建神经网络net=feedforwardnet(10);% 准备数据inputs=tonndata(x,false,false);targets=tonndata(y,false,false);% 训练神经网络net=train(net,inputs,targets);% 对新数据进行预测x_new=0:0.01:2*pi;inputs_new=tonndata(x_new,false,false);outputs=...
% 创建一个前馈神经网络net=feedforwardnet(10);% 设置训练集inputs=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9];targets=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0];% 训练神经网络net=train(net,inputs,targets);% 使用神经网络进行预测test_inputs=10;output=net(test_inputs); ...
net = feedforwardnet(10); net.trainParam.epochs = 100; net.trainParam.show = 1; net.trainParam.lr = 0.05; net.divideParam.trainRatio = 0.7; net.divideParam.valRatio = 0.15; net.divideParam.testRatio = 0.15; net.trainParam.showWindow = false; net.trainParam.goal = 0.01; net.set...
在MATLAB中,我们可以使用feedforwardnet函数来创建一个前馈神经网络,即BP神经网络。例如,下面的代码将创建一个具有10个隐层神经元和Sigmoid激活函数的单隐藏层前馈神经网络: net = feedforwardnet(10); 创建网络后,我们需要为其指定输入和目标输出。然后,我们可以使用train函数来训练网络: inputs = [1 2 3 4 5...
feedforwardnet的用法如下: 1.创建一个feedforwardnet对象: ```matlab net = feedforwardnet(hiddenSizes); ``` 其中,hiddenSizes是一个向量,表示隐藏层的神经元数量。例如,hiddenSizes = [10 20]表示有两个隐藏层,第一个隐藏层有10个神经元,第二个隐藏层有20个神经元。 2.设置训练参数: ```matlab net....
现在的问题是，如果稍微仔细了解一下，就会发现，newff函数在Matlab R2010b已经被Obsoleted（废止、淘汰），新版本中，推荐的替代方法是feedforwardnet函数；注：Matlab2022a中，虽然淘汰，但newff函数亲测，仍然可用；2.接着说，feedforwardnet函数的用法 net = feedforwardnet(hiddenSizes,trainFcn) ，创建前馈神经网络...
1 2 3 4 5 6 [x,t] = bodyfat_dataset; net = feedforwardnet([10,10]); view(net); net = train(net,x,t); y = net(x); plot((y-t))