load water_data.mat  

attributes = mapminmax(attributes);

P_train = attributes(:,1:35);
T_train = classes(:,1:35); P_test = attributes(:,36:end);
T_test = classes(:,36:end); net = newsom(P_train,[4 4]); net.trainParam.epochs = 200; net = train(net,P_train); t_sim_sofm_1 = sim(net,P_train);
T_sim_sofm_1 = vec2ind(t_sim_sofm_1); t_sim_sofm_2 = sim(net,P_test);
T_sim_sofm_2 = vec2ind(t_sim_sofm_2); result_sofm_1 = [T_train' T_sim_sofm_1']
result_sofm_2 = [T_test' T_sim_sofm_2']

NSL:SOFM神经网络实现预测哪个样本与哪个样本处在同一层,从而科学规避我国煤矿突水灾难—Jason niu的更多相关文章

  1. NSL:CPK_NN神经网络实现预测哪个样本与哪个样本处在同一层,从而科学规避我国煤矿突水灾难—Jason niu

    load water_data.mat attributes = mapminmax(attributes); P_train = attributes(:,1:35); T_train = clas ...

  2. TF:TF之Tensorboard实践:将神经网络Tensorboard形式得到events.out.tfevents文件+dos内运行该文件本地服务器输出到网页可视化—Jason niu

    import tensorflow as tf import numpy as np def add_layer(inputs, in_size, out_size, n_layer, activat ...

  3. BP神经网络算法预测销量高低

    理论以前写过:https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/11306545.html,这里根据天气.是否周末.有无促销的情况,来预测销量情况. function [ ma ...

  4. R_Studio(神经网络)BP神经网络算法预测销量的高低

    BP神经网络 百度百科:传送门 BP(back propagation)神经网络:一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是目前应用最广泛的神经网络 #设置文件工作区间 setwd('D:\\ ...

  5. SVM—PK—BP:SVR(better)和BP两种方法比较且实现建筑物钢筋混凝土抗压强度预测—Jason niu

    load concrete_data.mat n = randperm(size(attributes,2)); p_train = attributes(:,n(1:80))'; t_train = ...

  6. PLS:利用PLS(两个主成分的贡献率就可达100%)提高测试集辛烷值含量预测准确度并《测试集辛烷值含量预测结果对比》—Jason niu

    load spectra; temp = randperm(size(NIR, 1)); P_train = NIR(temp(1:50),:); T_train = octane(temp(1:50 ...

  7. PCA:利用PCA(四个主成分的贡献率就才达100%)降维提高测试集辛烷值含量预测准确度并《测试集辛烷值含量预测结果对比》—Jason niu

    load spectra; temp = randperm(size(NIR, 1)); P_train = NIR(temp(1:50),:); T_train = octane(temp(1:50 ...

  8. RF:RF实现根据乳腺肿瘤特征向量高精度(better)预测肿瘤的是恶性还是良性—Jason niu

    %RF:RF实现根据乳腺肿瘤特征向量高精度(better)预测肿瘤的是恶性还是良性 load data.mat a = randperm(569); Train = data(a(1:500),:); ...

  9. ELM:ELM实现鸢尾花种类测试集预测识别正确率(better)结果对比—Jason niu

    load iris_data.mat P_train = []; T_train = []; P_test = []; T_test = []; for i = 1:3 temp_input = fe ...

随机推荐

  1. Struts2框架中使用Servlet的API示例

    1. 在Action类中也可以获取到Servlet一些常用的API * 需求:提供JSP的表单页面的数据,在Action中使用Servlet的API接收到,然后保存到三个域对象中,最后再显示到JSP的 ...

  2. Confluence 6 MBeans

    你可以使用下面的 Confluence MBeans  来实时查看你 Confluence 实例运行的实时信息. CacheStatistics 这个 MBean 显示了 Confluence 有关的 ...

  3. Confluence 6 在初始化配置时候的问题

    提交一个 服务器请求(support request) 然后在你的服务请求中同时提供下面的信息. 下载一个 LDAP 浏览器,你可以通过这个确定你的 LDAP 服务器配置正确.Atlassian 推荐 ...

  4. Swift可选项

  5. 【Linux】添加DNS

    1.添加DNS输入命令: vi /etc/resolv.conf 添加一行:nameserver 10.41.132.9 2.查看DNS nslookup 127.0.0.1 | grep Serve ...

  6. Python之函数(自定义函数,内置函数,装饰器,迭代器,生成器)

    Python之函数(自定义函数,内置函数,装饰器,迭代器,生成器) 1.初始函数 2.函数嵌套及作用域 3.装饰器 4.迭代器和生成器 6.内置函数 7.递归函数 8.匿名函数

  7. laravel 关联查询

  8. kali linux revealed mastering the penetration testing distribution

    1.本博客记载的是这本书的学习笔记,还有出现的一些不懂的单词 我也将会记载这篇博客中.记载顺序是按照本书的章节顺序来记载的.最喜欢本书中的一句   you havae no idea how good ...

  9. Android手机流量分析工具介绍

    一.20 Best Android Hacking Apps And Tools Of 2018 首先罗列常见的Android手机hacking的工具 #1The Android Network Ha ...

  10. Python中的xxx+=xxx和xxx=xxx+xxx一些区别及执行过程

    预知小知识: Python中的变量与其他语言稍有差异,如a = 10并不是直接在内存中创建一个变量a其值为10,而是在内存中创建一个a这个a指向这个10,在Python中所有牵扯到等号的均不是值赋值, ...