matlab 中"newff" 函数的使用方法技巧|和各参数的意义 先来一个简单的源程序让大家练习一下: % Here input P and targets T define a simple function which  % we can plot:  p = [0 1 2 3 4 5 6 7 8];  t = [0 0.84 0.91 0.14 -0.77 -0.96 -0.28 0.66 0.99];  plot(p,t,'o')  net = newff([0 8],[10

摘要 在Matlab R2010a版中,如果要创建一个具有两个隐含层.且神经元数分别为5.3的前向BP网络,使用旧的语法可以这样写: net1 = newff(minmax(P), [5 3 1]); 注意minmax()函数的使用,还有对输出层神经元数(1)的指定. 当然也可以采用新的语法,更简洁(请留意差异): net2 = newff(P, T, [5 3]); 不用求minmax,也不用人工指定输出层神元数了(newff会根据参数T自行推导). 不过,为了得到与书本示例接近的结果,接下来

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

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神

<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

由于需要在一个Android项目中使用神经网络,而经过测试发现几个Github上开源项目的训练效果就是不如Matlab的工具箱好,所以就想在Android上使用Matlab神经网络代码(可是...) 这个问题大概处理了两天,原本预计5个小时的... 过程遇到了诸多一手坑以及看到相关资料的对新手不友好,所以就把过程记录下来希望能给后来者一些帮助 这个教程从0开始讲如何在Android App中使用Matlab的神经网络代码 整个过程大概可以分成这么几步: 首先你要在Matlab中写一个完整的神经网

% 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 3 21 1 1.5; 110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5; 110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5]; 0

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

转自:http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html 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

本文主要内容包含: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 . 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集.Iris数据集能够在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,现须要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼

人工神经网络概述: 人工神经元模型: 神经网络的分类: 按照连接方式,可以分为:前向神经网络 vs. 反馈(递归)神经网络: 按照学习方式,可以分为:有导师学习神经网络 vs. 无导师学习神经网络: 按照实现功能,可以分为:拟合(回归)神经网络 vs. 分类神经网络. 数据归一化:将数据映射到[0, 1]或[-1, 1]区间或其他的区间. 数据归一化的原因: 1.输入数据的单位不一样,有些数据的范围可能特别大,导致的结果是神经网络收敛慢.训练时间长.2.数据范围大的输入在模式分类中的作用可能会偏

1.神经网络工具箱概述 Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器.线性网络.BP网络.径向基函数网络.竞争型神经网络.自组织网络和学习向量量化网络.反馈网络.本文只介绍BP神经网络工具箱. 2.BP神经网络工具箱介绍 BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值,使得网络输出的均方误差和最小.下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称: (1)newff:创建一前馈BP网络(隐含层只有一层) (2)newcf:创建一多层前馈BP网络(隐含

转自:http://matlabbyexamples.blogspot.com/2011/03/starting-with-neural-network-in-matlab.html The neural networks is a way to model any input to output relations based on some input output data when nothing is known about the model. This example shows

第一种 %% %用神经网络解决异或问题 clear clc close ms=4;%设置4个样本 a=[0 0;0 1;1 0;1 1];%设置输入向量 y=[0,1,1,0];%设置输出向量 n=2;%输入量的个数 m=3;%隐层量的个数 k=1;%输出层的个数 w=rand(n,m);%为输入层到隐层的权值赋初值 v=rand(m,k);%为隐层到输出层的权值赋权值 yyuzhi=rand(1,m);%为输入层到隐层的阈值赋初值 scyuzhi=rand(1,1);%为隐层到输出层的阈值赋权

MATLAB 中BP神经网络算法的实现 BP神经网络算法提供了一种普遍并且实用的方法从样例中学习值为实数.离散值或者向量的函数,这里就简单介绍一下如何用MATLAB编程实现该算法. 具体步骤   这里以一个普遍实用的简单案例为例子进行编程的说明. 假设一组x1,x2,x3的值对应一个y值,有2000组这样的数字,我们选择其中1900组x1,x2,x3和y作为样本,其余100组x1,x2,x3作为测试数据来验证.   首先需要读取这些数据,并把数据赋值给input 和 output . 我是把数据

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

第一节.神经网络基本原理  1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型  人工神经元是神经网络的基本元素,其原理可以用下图表示: 图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值 ( threshold ),或称为偏置( bias ).则神经元i的输出与输入的关系表示为: 图中 yi表示神经元i的输出,函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfe

基本就三个函数: newff():创建一个bp神经网络 train():训练函数 sim():仿真函数 同时具有可视化界面,但目前不知道可视化界面如何进行仿真,且设置不太全 工具箱:Neural net fitting textread使用方法:http://blog.sina.com.cn/s/blog_9e67285801010bju.html ex1. clear; clc; %注意P矩阵,matlab默认将一列作为一个输入 P=[0.5152 0.8173 1.0000 ; 0.8173

接着昨天的工作,把最后一部分识别讲完. 关于字符识别这块,一种最省事的办法是匹配识别,将所得的字符和自己的标准字符库相减,计算所得结果,值最小的即为识别的结果.不过这种方法是在所得字符较为标准的情况,由于众多因素影响,切割出来的字符往往不是标准的,因此识别效果也不好.本次采用的BP神经网络方法,至于像其他的分类器方法,没有尝试,这里就不说了. 利用神经网络的方法的思路也比较清晰,将已有的字符库输入到神经网络的输入口进行训练,然后用训练好的神经网络对待识别的字符继续识别,输出识别结果.matlab

<<matlab高级编程技巧与应用:45个案例分析>> 一. 重新认识向量化编程 1.向量化编程与循环的比较 2.预分配内存更好 3.matlab中是列优先 4.归一化 数据归一化方法是神经网络预测前对数据常傲的一种处理方法.数据归一化处理把所有数据都转化为［0,1］之间的数,其目的是取消各维数据间数量级差别,避免因为输入输出数据数量级差别较大而造成网络预测误差较大. 1.最大最小法    mapminmax() 2.平均数方差法 二.匿名函数 1.形式 f = @(x) x.^2