平方求和的函数。求矩阵的平方和
0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 >> sumsqr(ans) ans = 275
(1/2)*sumsqr(outputn-yn) E(p)=EE; p=p+1; end EE,p y=mapminmax('reverse',yn,outputps) epoch=1:size(E,2); figure plot(epoch,E,'-r'); title('误差变化曲线');xlabel('步数');ylabel('误差'); %---测试样本网络预测--- %输入数据归一化 inputn_test=mapminmax('apply',input_test...
x = 1:10; y1 = x + rand(1, 10); p = polyfit(x, y1, 1); y2 = polyval(p, x); R2 = sumsqr(y2 - mean(y1)) / sumsqr(y1 - mean(y1)) 5. 鼠标位置、按键 % 相对 Figure 位置 % Button down function: UIFigure function UIFigureButtonDown(app, event) pos = get(app.UIFigure...
sse=sumsqr(T-A); for i=1:me/100 if sse>net.trainparam.goal,i=i-1;break,end net.trainParam.epochs=100; [net,tr]=train(net,P,T); trp((1+100*(i-1)):(max(tr.epoch)+100*(i-1)))=tr.perf(1:max(tr.epoch)); A=sim(net,P); ...
CheckRes=sumsqr(SC-SR);Order%function PlotRoute(VCityCood) %绘制路径figure;title(‘连续Hopfiele网络解决TSP‘);xlabel(‘X坐标‘);ylabel(‘Y坐标‘);axis([0101]);axis on ;[xxxorder]=max(V);NewCood=CityCood(:order);NewCood=[NewCood NewCood(:1)];plot(NewCood(1:)NewCood(2:)‘o-‘...
trainning:用来训练的数据。 validtion:测量网络泛化的数据(泛化停止改善时停止训练) testing:用来测试神经网络的数据。 设置隐藏层神经单元的数量 一般来说,隐藏层神经单元()和输入层神经单元()、输出层神经单元()之间存在如下的关系。 STEP 4 训练神经网络 ...
MSE=sumsqr (T-purelin (w2*tansig (wl*p, bl) , b2) wl、bl分别为权值、阈值。 利用Levenberg-Marquardt规则进行训练BP网络:调用trainlm算法训练BP网络权值、阈值。 [net, tr]=train (net, Pn, Tn) ;其中net是每一步训练的结果, Pn是归一化后的输入数据。net是每一步训练的结果, tr是一个结构体, 保...
SSE=sumsqr(Error) f(jjj)=SSE; end personalbest_x=x; personalbest_f=f; [groupbest_f i]=min(personalbest_f); groupbest_x=x(i,:);forj_Num=1:Max_num vc=(5/3*Max_num-j_Num)/Max_num;%%v=w*v+c1*rand*(personalbest_x-x)+c2*rand*(repmat(groupbest_x,particlesize,1)-x);fo...
E = sumsqr(error); errorHistory = [errorHistory E]; if E < error0 break; end %以下依据能量函数的负梯度下降原理对权值和阈值进行调整 delta2 = error; delta1 = W2' * delta2.*hiddenOutput.*(1 - hiddenOutput); dW2 = delta2 * hiddenOutput'; dB2 = delta2 * ones(numberOfSample, 1)...