)之R练习 将在MATLAB神经网络中学到的知识用R进行适当地重构,再写一遍,一方面可以加深理解和记忆,另一方面练习R,比较R和MATLAB的不同.如要在R中使用之前的数据,应首先在MATLAB中用writetable函数将原本的由mat文件读入的数据写到csv文件中,以备R读入. writetable(T,filename) writes to a file with the name and extension specified by filename. writetable determ

教程内容:<MATLAB神经网络原理与实例精解>随书附带源程序.rar9.随机神经网络.rar8.反馈神经网络.rar7.自组织竞争神经网络.rar6.径向基函数网络.rar5.BP神经网络.rar4.线性神经网络.rar3.单层感知器.rar2.MATLAB函数与神经网络工具箱.rar11.神经网络应用实例.rar10.用GUI设计神经网络.rar1.神经网络概述与MATLAB快速入门.rar下载地址:http://www.fu83.cn/thread-323-1-1.html

<精通Matlab神经网络>书中示例10-16,在创建BP网络时,原来的写法是: net = newff(minmax(alphabet),[S1 S2],{'logsig' 'logsig'},'traingdx'); 因为运行过程中有提示,自然想改成新写法(参考之前的随笔<MATLAB神经网络函数NEWFF()新旧用法差异>): net = newff(alphabet, targets, S1, {'logsig', 'logsig'}, 'traingdx'); net.d

使用简单BP神经网络拟合二次函数 当拥有两层神经元时候,拟合程度明显比一层好 并出现如下警告: C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\matplotlib\backend_bases.py:2453: MatplotlibDeprecationWarning: Using default event loop until function specific to this GUI is implemented warnings.warn(str,

Step1: 目标: 使用线性模拟器模拟指定的直线:y = 0.1*x + 0.3 代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def show_data(x,y,w,b): ''' 绘图函数 :param x: 横坐标散点 :param y: 纵坐标散点 :param w: 权重 :param b: 偏移量 :return: 无 ''' plt.figure() plt.scatt

1. <MATLAB神经网络原理与实例精解> 2. B站:https://search.bilibili.com/all?keyword=matlab&from_source=nav_search 3. 博客:https://www.cnblogs.com/2008nmj/p/7533064.html

概述: 1 人工神经网络介绍 2 人工神经元 3 MATLAB神经网络工具箱 4 感知器神经网络 5 感知器神经网络 5.1 设计实例分析 clear all; close all; P=[ ; ]; T=[ ]; %建立神经网络 net=newp(minmax(P),,'hardlim','learnp'); %对神经网络进行训练,net是建立网络,P是输入向量,T是目标向量 net=train(net,P,T); %对网络进行仿真 Y=sim(net,P); %绘制建模点 plotpv(P,

%%%1.拟合问题:(做预测,主要使用的范围是样本比较小,拟合效果会好,样本比较多,拟合的效果就不是很好) 1.应用预测的场景:已经知道10年的样本,预测第11年以内的数据 2.用拟合的到关系式:样本数据的不到准确的关系式,那么采用拟合得到关系式在往下进行 %%总结:插值主要是用于求函数值.而拟合主要是求函数关系,从而进行预测等进一步分析%%%%%2.拟合计算: 通常需要解决两个问题:(1).线型的选择 %线型的选择,通常根据分析和散点图确定线型 (2).线型中参数的计算 %参数计算可采用最小二

2.1 案例背景 在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模.在这种情况下,可以建立BP神经网络表达这些非线性系统.该方法把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的BP神经网络预测系统输出. 本章拟合的非线性函数为\[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\]该函数的图形如下图所示. t=-5:0.1:5; [x1,x2] =meshgrid(t); y=x1.^2+x2.^2; s

>> x=-3:0.2:5;y=x.^2-1;xn=-2:0.1:7; >>     >> %多元函数(z=sin(x2+y2)/(x2+y2))拟合 >> [X,Y]=meshgrid(-2:0.2:2);Z=sin(X.^2+Y.^2)./(X.^2+Y.^2+eps); >> SX=[X(:),Y(:)];SZ=Z(:); [nX,nY]=meshgrid(-3:0.1:3);NX=[nX(:),nY(:)]; >> >&

3.1 案例背景 遗传算法(Genetic Algorithms)是一种模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法. 其基本要素包括:染色体编码方法.适应度函数.遗传操作和运行参数. 非线性函数:$y=x_{1}^{2}+x_{2}^{2}$ 3.2 模型建立 3.2.1 算法流程 遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阔值,种群中的每个个体都包含了一 个网络所有权值和阔值,个体通过适应度函数计算个体适应度值,遗传算法通过选择.交叉和变异操作找到最优适应度值对应个

1.神经网络设计的流程 2.神经网络设计四个层次 3.神经网络模型 4.神经网络结构 5.创建神经网络对象 6.配置神经网络的输入输出 7.理解神经网络工具箱的数据结构 8.神经网络训练 1.神经网络设计的流程 神经网络设计可以分为七个步骤: a. 采集数据 b. 创建网络 c. 配置网络参数 d. 初始化权重和偏置 e. 训练神经网络 f. 验证网络 g. 使用网络 2.神经网络设计四个层次 这里的层次主要只Matlab的神经网络工具箱和相关命令 a. 第一层是“Getting Started

为了看懂师兄的文章中使用的方法,研究了一下神经网络 昨天花了一天的时间查怎么写程序,但是费了半天劲,不能运行,百度知道里倒是有一个,可以运行的,先贴着做标本 % 生成训练样本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25

第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度会有差异.我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度的数据. 一种解决方法是用已有的数据训练一个

螃蟹的分类 这个例子的目的是根据螃蟹的品种.背壳的长宽等等属性来判断螃蟹的性别,雄性还是雌性. 训练数据一共有六个属性: species, frontallip, rearwidth, length, width and depth. 这里每个属性所对应的是螃蟹哪一部分的真实性状并不是关键.我们关心的只是已知样本是6维的向量,输出是0/1值, 求分类效果最好的网络模型. 首先载入样本数据 [x,t] = crab_dataset;% size(x) = [6, 200];% size(t) =

matlab中没有切比雪夫拟合的现成算法,这里把我程序中的这部分抽出来,说一下. 1.首先是切比雪夫计算式 function [ res ] = ChebyShev(num,i) res=; elseif i== res=num; else res=*num*ChebyShev(num,i-)-ChebyShev(num,i-); end end 2.计算拟合系数 function [ coeff ] = ChebyCoeff( xfile,timefile ) x=load(xfile); t

x = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 ]; y = [9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; p=polyfit(x,y,3); %数字代表拟合函数的阶数 xi=0:0.01:10; yi=polyval(p,xi); plot(x,y,'r>',xi,yi) for i=1:9 text(x(i)+0.1,y(i)+0.02,num2str(i)) ; %加上0.1使标号和点不重合,标记每个点 end 也可以使用GUI工具箱来产生多项式拟合 选定matlab 工作空间中x,y的值

% example5_7.m x=-:; y=*x-; randn(); % 设置种子,便于重复执行 y=y+randn(,length(y))*1.5; % 加入噪声的直线 plot(x,y,'o'); P=x;T=y; lr=maxlinlr(P,'bias') % 计算最大学习率 net=linearlayer(,lr); % 用linearlayer创建线性层,输入延迟为0 tic;net=train(net,P,T);toc % 用train函数训练 tic和toc是用来记录matla

本实验通过建立一个含有两个隐含层的BP神经网络,拟合具有二次函数非线性关系的方程,并通过可视化展现学习到的拟合曲线,同时随机给定输入值,输出预测值,最后给出一些关键的提示. 源代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plotdata = { "batchsize":[], "loss":[] } d

1 函数拟合 函数拟合在工程(如采样校正)和数据分析(如隶属函数确定)中都是非常有用的工具.我这里将函数拟合分为三类:分别是多项式拟合,已知函数类型的拟合和未知函数类型的拟合.matlab中关于函数的拟合提供了很多的拟合函数,这里不再一一介绍.仅对常用的多项式拟合和已知函数类型的拟合中一部分matlab函数的使用进行介绍. 1.1多项式拟合 对于 形式的拟合函数,其中 为待定系数.我们可以使用matlab中的polyfit函数进行拟合.函数的调用形式为: coef = polyfit(xx,yy