0 1 2 3 4 5 >> sumsqr(ans) ans = 275
A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]; % 示例矩阵 sum_squares_per_row = sum(A.^2, 2); % 对每一行求平方和 disp(sum_squares_per_row); % 输出每一行的平方和 使用sumsqr函数(如果可用): matlab a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]; sum_squares = sumsqr(a); disp(sum_squares);...
平方求和的函数。求矩阵的平方和
initwb函数根据每一层自己的初始化参数(net.inputWeights{i,j}.initFcn)初始化权重矩阵和偏置。前馈网络的初始化权重通常设为rands,它使权重在-1到1之间随机取值。这种方式经常用在转换函数是线性函数时。initnw通常用于转换函数是曲线函数。它根据Nguyen和Widrow[NgWi90]为层产生初始权重和偏置值,使得每层神经元的...
怎样使用matlab用m函数实现1到n的平方和累加 ?result=sumsqr(1:n);多一种选择多一条路 ...
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...
(T_sim2-T_test)./T_test)./N;disp(['训练集数据的MAPE为:',num2str(maep1)])disp(['验证集数据的MAPE为:',num2str(maep2)])%RMSERMSE1=sqrt(sumsqr(T_sim1-T_train)/M);RMSE2=sqrt(sumsqr(T_sim2-T_test)/N);disp(['训练集数据的RMSE为:',num2str(RMSE1)])disp(['验证集数据的RMSE为...
% 实际输出与网络输出之差 SSE = sumsqr(Error); % 能量函数(误差平方和) ErrHistory(i) = SSE; % 记录每次学习的误差 if SSE < E0 % 如果达到误差阈值就退出 break; end % 以下六行是BP网络最核心的程序 % 权值(阈值)依据能量函数负梯度下降原理所作的每一步动态调整量 Delta2 = Error; Delta1 =...
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 ...
fprintf('err1=%f\n',sumsqr(Rxx1-Rxx2)); fprintf('err2=%f\n',sumsqr(Rxx1-Rxx3)); fprintf('err3=%f\n',sumsqr(Rxx2-Rxx3)); 结果 err1接近于0,err2,err3相等且等于某个数,对比了一下对应的结果矩阵数据,确实有差异。 Todo~.~