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# ANN

误差、权值、偏差的变化情况

预测数值时，误差、权值、偏差的变化情况 %误差、权值、偏差的变化情况P=[-3,2];T=[0.4,0.8]; ma=

plot

c

权值

句柄

线或

原创 2022-08-15 12:59:46 112 阅读

rands函数的用法

有如下程序，clc;clear;[a,b]=rands(5,1);ab[c,d]=rands(1,5);cd 输出如下：a = -0.5749 0.6785

initialization

random

matrix

network

each

原创 2022-08-15 12:58:16 264 阅读

具有模糊字母识别能力的bp网络实现

字母识别程序，采用了bp网络，具有一定

网络

matrix

vector

input

output

原创 2022-08-15 12:58:01 71 阅读

竞争网络权值分析

竞争网络权值分析 %竞争网络权值分析clc;clear;P=[0.70

网络

plot

classification

input

matrix

原创 2022-08-15 12:57:42 17 阅读

前向反馈网络

该网络用于模拟一个sin函数，具体实现如下：

plot

function

training

network

performance

原创 2022-08-15 12:55:45 133 阅读

用newff模拟sin函数

用newff模拟sin函数 %我思故我在P=-1:0.1:1; %建立目标值，是sin曲线上均匀取到的21个点T=0:0.314:6.28T=sin(T);%创建网络net=newff(minmax(P),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingda'); %newff :Create a feed-forward backpropagation netwo

network

plot

structure

delay

validation

原创 2022-08-15 12:55:34 47 阅读

RBF预测模型

RBF预测模型 %RBF预测模型t_data=rands(30,6);%初始化数据tt=t_data(:,6);x=t_data(:,1:5);tt=tt;%随机选取中心c=x;%定义delta平方为样本各点的协方差之和delta=cov(x);% 计算协方差% Covariance matrixdelta=sum(delta);

测试

网络

c

协方差

预测模型

原创 2022-08-15 12:49:17 118 阅读

最简单的径向基网络

最简单的径向基网络 %%最简单的径向基网络close allclcx=[-1:0.05:-0.05 0.05:0.05:1];% 扣除‘0’的不可除y=sin(pi*x)./(pi*x);aa=length(x);for i=1:aa for j=1:aa z(i,j)=y(i).*y(j); endend%%%%

网络

图形

扩展

数据

原创 2022-08-15 12:49:11 26 阅读

应用了归一化的预测

应用了归一化的预测，在归一化的过程中使用了premnmx和postmnmx，并在最后给出了这两个函数的应用情况。 %应用了归一化的预测

network

output

matrix

button

vector

原创 2022-08-15 12:48:53 17 阅读

训练前后bp网络仿真结果分析

训练前后bp网络仿真结果分析，代码如下： %%%训练前后bp网络仿真结果分析clc;clear;%设定初始值和终值，终值

网络

plot

网络仿真

原创 2022-08-15 12:48:43 33 阅读

bp网络实现预测

本例题采用了一个线性序列，在实际应用中可以应用不同的数据进行预测，例如每天的温度，产量等。具体实现如下：

网络

plot

测试

数据

历史数据

原创 2022-08-15 12:48:36 82 阅读

调整参数对bp网络的影响

调整参数对bp网络的影响，具体如下： clc;clear;x=1:1:79;P=rands(1,79);% T=rands(1,79);T=ones(1,79);net=newff(minmax(P),[25,1],{tansig,pu

网络

plot

原创 2022-08-15 12:48:19 87 阅读

线性网络分析

线性网络分析 % 线性网络分析clc;clear;p=[1.0 1.5 3.0 -1.2];t=[0.5 1.1 3.0 -1.0];net = newlind(p,t); %设计网络% Design a linear layerw=net.iw{1,1};

网络

classification

performance

parameters

plot

原创 2022-08-15 12:47:59 59 阅读