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bp神经网络的计算
关于MATLAB中
BP神经网络
模型训练后的验证
答:
用法错了。premnmx函数用于将
网络的
输入数据或输出数据进行归一化,归一化后的数据将分布在[-1,1]区间内。premnmx语句的语法格式是 [Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)其中P,T分别为原始输入和输出数据,minp和maxp分别为P中的最小值和最大值。mint和maxt分别为T的最小值和最大值。
如何使用matlab编写多输入单输出
BP神经网络
答:
在你的代码基础上说了。clc;clear;close all;p=load('originaldata.txt');%你问题最后说的数据文件名跟这个不同。p1=p';t=[1];% 这个输出(Targets)应该和输入数据对应,输入数据有10个,输出应该也是10个 所以改为 t是一个1x10的行向量,每个元素对应10个输入数据的输出。不知道你的训练数据...
什么是人工
神经网络
答:
Sigmoid神经元的公式,就像一座桥梁,连接了输入和输出,其输出受激励函数的影响,如Sigmoid和阈值函数。
神经网络的
结构宛如一座多层迷宫,由输入层接收信息,隐含层处理复杂
计算
,再到输出层给出预测结果。训练的使命,是用海量数据调校网络,使其输出尽可能接近真实世界,常用的评价指标有均方误差(MSE)和...
BP神经网络的
工作原理
答:
所以网络学习的准则应该是:如果网络作出错误的的判决,则通过
网络的
学习,应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先,给网络的各连接权值赋予(0,1)区间内的随机值,将“A”所对应的图象模式输入给网络,网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性
运算
,得到网络的输出。在此情况下,网络输出...
matlab程序
BP神经网络
预测 程序如下:
答:
P=[。。。];输入T=[。。。];输出 创建一个新的前向
神经网络
net_1=newff(minmax(P),[10,1],,'traingdm')当前输入层权值和阈值 inputWeights=net_1.IW inputbias=net_1.b 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net_1.LW layerbias=net_1.b 应该没问题吧。
研究区地下水流场
神经网络
模拟
答:
人工
神经网络
是一种自适应的高度非线性动力系统,在
网络计算的
基础上,经过多次重复组合,能够完成多维空间的映射任务,通过内部连接的自组织结构,具有对数据的高度自适应能力,由计算机直接从实例中学习获取知识,探求解决问题的方法,自动建立起复杂系统的控制规律及其认知模型。
BP网络
是在1985年由PDP小组提出的反向传播算法...
求MATLAB
的BP神经网络
预测程序
答:
由于数据比较大,我又懒得用归一化,所以直接把数据降了3个数量级,不过我觉得应该没问题,但用归一化结果应该更准确些。。由于初始权值和阀值均是随机给的,所以每次仿真都有点点不同,这是正常的。p=[1183 1303 1278;1303 1278 1284;1278 1284 1187 ;...1284 1187 1154;1187 1154 1267;1154 1267...
BP神经网络
研究方向
答:
首先,生物原型研究占据重要位置。研究人员深入探讨神经细胞、神经网络以及整个神经系统的基础结构,以及它们的生理、心理、解剖、脑科学和病理学功能原理。其次,理论模型构建是另一个核心环节。基于生物原型的研究,科学家们构建了神经元和
神经网络的
抽象模型,包括概念模型、知识模型、物理化学模型和数学模型,...
深度学习感知机算法和
bp
算法的联系和区别
答:
首先,感知机算法是一种最早的人工神经网络模型,它由1969年提出,用于解决二分类问题。感知机算法采用线性模型和阈值函数的组合来进行决策,通过迭代的方式进行参数的调整,从而实现对样本的分类。而
bp
算法,即反向传播算法,是一种训练
神经网络的
常用方法,它的核心思想是通过
计算
神经网络前向传播和反向传播...
具有故障诊断功能的燃料电池测试平台设计
答:
故障诊断功能设计采用数据驱动方法和
BP神经网络
算法:- **故障模拟实验**:通过控制变量模拟水淹、膜干、高温、低温等故障。- **故障数据集**:基于模拟实验收集故障数据,分为训练集和测试集。- **故障诊断模型**:构建三层BP神经网络模型,通过训练和测试评估诊断性能。通过该设计方法,平台不仅解决了...
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