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《MATLAB智能算法30個(gè)案例》中，遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分運(yùn)行出錯(cuò) 已有3人參與
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運(yùn)行時(shí)出現(xiàn)： 錯(cuò)誤使用 network/subsasgn>network_subsasgn (line 553) 無法從 double 轉(zhuǎn)換為 cell。 出錯(cuò) network/subsasgn (line 13) net = network_subsasgn(net,subscripts,v,netname); 出錯(cuò) Bpfun (line 33) net.b(1)=reshape(B1,hiddennum,1); 源代碼：function err=Bpfun(x,P,T,hiddennum,P_test,T_test) %%訓(xùn)練與測(cè)試BP網(wǎng)絡(luò) %%輸入 %x:一個(gè)個(gè)體的初始權(quán)值和閾值 %P：訓(xùn)練樣本輸入 %T:訓(xùn)練樣本輸出 %hiddennum:隱含層神經(jīng)元數(shù) %P_test:測(cè)試樣本輸入 %T_test:測(cè)試樣本期望輸出 %%輸出 %err:預(yù)測(cè)樣本的預(yù)測(cè)誤差的范數(shù) inputnum=size(P,1); %輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù) outputnum=size(T,1); %輸出層神經(jīng)元的個(gè)數(shù) %新建BP網(wǎng)絡(luò) net=newff(P,T,[hiddennum,outputnum],{'tansig','logsig'},'trainlm'); %%設(shè)置網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；訓(xùn)練次數(shù)為1000，訓(xùn)練目標(biāo)為0.011，學(xué)習(xí)速率為0.1 net.trainParam.epochs=1000; net.trainParam.goal=0.01; Lp.lr=0.1; %BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值 w1num=inputnum*hiddennum; %輸入層到隱含層的權(quán)值個(gè)數(shù) w2num=outputnum*hiddennum; %隱含層到輸出層的權(quán)值個(gè)數(shù) w1=x(1:w1num); %初始輸入層到隱含層的權(quán)值 B1=x(w1num+1:w1num+hiddennum); %隱含層神經(jīng)元閾值 w2=x(w1num+hiddennum+1:w1num+hiddennum+w2num); %初始隱含層到輸入層的權(quán)值 B2=x(w1num+hiddennum+w2num+1:w1num+hiddennum+w2num+outputnum); %輸出層閾值 net.iw{1,1}=reshape(w1,hiddennum,inputnum); net.lw{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum); net.b(1)=reshape(B1,hiddennum,1); net.b(2)=reshape(B2,outputnum,1); %訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) net=train(net,P,T); %測(cè)試網(wǎng)絡(luò) Y=sim(net,P_test); err=norm(Y-T_test) 求各位大神幫幫小弟，感激不盡 |
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