BP神经网络原理及matlab实现一、简介1、BP 神经网络的信息处理方式的特点2、BP神经网络的主要功能二、神经网络的训练1、神经网络拓扑结构（隐含层）的确定2、网络的初始连接权值3、网络模型的性能和泛化能力4、调整参数对bp进行优化三、基于Matlab的BP网络实现1、前向网络创建函数 newff2、传递函数1、logsig（sigmoid）2、tansig3、purelin4、poslin
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2023-08-31 20:01:06
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输出连续值的深度神经网络1. 前言 本文设计并实现了输出连续值的深度神经网络。可用于自动构图特征线位置判断等需要连续值的场合。特征线的位置可以是垂直的，也可以是水平的。即特征线有垂直和水平两种特征线。 所设计的深度神经网络基于Deeplearnin
## 实现 MATLAB BP 神经网络实例的步骤
### 1. 导入数据
在实现 BP 神经网络之前，我们首先需要导入数据。假设我们的数据集包含 n 个特征和 m 个样本。首先，我们需要将数据集分为输入特征 X 和输出标签 Y 两部分。
```matlab
% 导入数据
data = load('data.mat'); % 导入数据集，假设数据集保存在 data.mat 文件中
X = da
原创
2023-08-01 21:35:39
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神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的计算模型，被广泛应用于机器学习和人工智能领域。在神经网络中，输入经过一系列的神经元层传递，最终得到输出结果。本文将介绍如何使用Matlab编写神经网络的代码，并提供相关示例。
在Matlab中，可以使用神经网络工具箱来实现神经网络模型。首先需要创建一个神经网络对象，定义其结构和参数。接下来，可以使用训练数据对网络进行训练，并使用测试数据进行验证。最后，可
原创
2024-01-17 07:12:25
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话不多说，直接分享几个可执行的神经网络代码，仅供学习交流%BP神经网络matlab源程序代码
%******************************%
%学习程序
%******************************%
%======原始数据输入========
p=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928
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2024-02-17 08:10:29
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目录一、建模的步骤二、建模代码三、模型的提取流程四、模型提取的代码五、一些个性化操作本文介绍在matlab神经网络工具箱(2012b以后)的建模方式和DEMO代码。 新的matlab神经网络工具箱训练BP神经网络模流程只需要三个步骤，这有区别于老方式。一、建模的步骤1、设置神经网络及参数 主要是设置隐层节点数、训练步数等。2、将所有数据投入训练 工具自动将数据分割为三份（训练，验证和测试，默认70
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2023-07-20 16:01:13
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设[P,T]是训练样本，[X,Y]是测试样本；
net=newrb(P,T,err_goal,spread); %建立网络
q=sim(net,p);
e=q-T;
plot(p,q); %画训练误差曲线
q=sim(net,X);
e=q-Y;
plot(X,q); %画测试误差曲线
训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。
第一个参数是一
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2023-08-06 17:02:24
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文章编号:1001—9944(2001)01—0034—03基于M AT LAB 的BP 神经网络建模及系统仿真Ξ侯北平,卢 佩(天津轻工业学院自动化系,天津 300222)摘 要:将M A TLAB 中的神经网络工具箱和Si m ulink 有机结合起来,并充分利用它们各自的优势,实现了神经网络控制系统(NN CS )的计算机仿真。具体仿真实例表明,M A TLAB 是进行人工神经网络计算机仿真
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2023-08-31 20:13:16
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机器学习之MATLAB代码--神经网络（四）代码数据结果 代码main.m文件clear
close all
clc
format shortg
addpath('func_defined')
data=xlsread('数据8（A1-II00)','Sheet1','A1:I100');
input=data(:,1:end-1);
output=data(:,end);
N
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2023-08-11 21:23:45
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MATLAB线性神经网络的程序，跪求。。。美国Michigan大学的Holland教授提出的遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是求解复杂的组合优化问题的有效方法，其思想来自于达尔文进化论和门德尔松遗传学说，它模拟生物进化过程来从庞大的搜索空间中筛选出较优秀的解，是一种高效而且具有强鲁棒性方法。所以，遗传算法在求解TSP和MTSP问题中得到了广泛的应用。matlab程序如下：func
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2023-09-14 16:33:47
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目录1.算法仿真效果2.算法涉及理论知识概要3.MATLAB核心程序4.完整算法代码文件1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要 长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重
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2023-10-08 18:15:21
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1 简介基于自编LSTM神经网络实现空调能耗数据预测。2 部分代码%% 程序说明
% 1、数据为7天，四个时间点的空调功耗，用前三个推测第四个训练，依次类推。第七天作为检验
% 2、LSTM网络输入结点为12，输出结点为4个，隐藏结点18个
clear all;
clc;
%% 数据加载，并归一化处理
[train_data,test_data]=LSTM_data_process();
d
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2022-09-10 22:12:00
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一、介绍径向基函数网络（RBF网络）在matlab中有两种： rb和rbe二者区别可以参考 (2条消息) RBF神经网络通用函数 newrb, newrbe_LY-林雨的博客优点：结构简单、收敛速度快、能逼近任意非线性函数。径向基函数网络由三层构成：输入层：节点（神经元）个数等于输入的维数；隐含层：节点（神经元）个数待定；输出层：节点（神经元）个数等于输出的维数。径向基函数能使线性不可分问题变得线
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2023-06-25 09:46:15
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函数介绍newlind——设计一个线性层 newlind函数返回的net已经训练完毕，不需要再自行调用train函数训练最小二乘法演示 newlind拟合直线x=-5:5;
y1=3*x-7; % 直线方程
randn('state',2); % 设置种子，便于重复执行
y=y1+randn(1,length(y1))*1
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2023-09-03 11:48:42
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一、模式识别神经网络在matlab命令窗口输入：nnstart 或 nprtool 就可以进入matlab神经网络GUI 二、鸢尾花数据集iris示例1.输入数据集，划分训练集、测试集load fisheriris;
[m,n]=size(meas);
data=zeros(m,n+1);
data(:,1:n)=meas;
for i=1:m
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2023-07-09 08:54:06
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1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个t
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2023-08-01 17:22:09
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目录代码实例最后结果模型草图代码实例import numpy as np
import tensorflow.compat.v1 as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
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2023-05-27 16:15:47
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求一个4，8，1的bp神经网络模型的matlab代码？
代码如下：直接运行就是了。
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2023-07-31 17:31:17
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使用神经网络能执行几种典型的任务：聚类、拟合、分类（模式识别）以及时间序列预测。其中分类任务可以说是最常应用的场景之一，在之前的文章里也使用了分类任务作为案例对神经网络进行了入门讲解。时常遇到想要使用神经网络快速地实现分类的同学。今天就讲一讲怎么用MATLAB快速地完成吧。1.准备数据这里使用MNIST数据集作为案例。MNIST是一个很有名的手写数字识别数据集。对于每张照片，都是以一个28*28的
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2023-08-21 20:35:40
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目录从全连接层到卷积卷积运算实现一个简单的卷积层特征映射和感受野填充与步幅理解边界效应与填充理解卷积步幅多输入多输出通道多输入通道多输出通道1 × 1 卷积层池化（汇聚层）最大池化和平均池化实现一个简单的池化函数从头开始训练一个卷积神经网络Tensorflow：MNIST 手写数字分类搭建模型训练Pytorch：LeNet-Fashion-MNIST搭建模型训练卷积神经网络的神经科学基础Refe
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2023-08-11 17:12:34
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