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lujiami木蟲(chóng) (正式寫(xiě)手)
木木
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[求助]
基于L-M算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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高手幫忙看下有沒(méi)有問(wèn)題呀，訓(xùn)練得怎么這么快呢 %數(shù)據(jù)經(jīng)歸一化處理后作為輸入（一行為一個(gè)樣本）2-7-1 P1=[0 1; 0.11253 0.49084; 0.25064 0.20489; 0.35294 0.0998; 0.4399 0.08635; 0.52174 0.06273; 0.59591 0.03544; 0.66752 0.04644; 0.73402 0.02892; 0.79795 0.02159; 1 0]'; %以SOC歸一化處理后作為目標(biāo)向量 T1=[0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1]; P2=[ 0 1; 0.36456 0.22631; 0.51935 0.06049; 0.65377 0.03765; 0.86762 0.011; 1 0]'; T2=[0 0.2 0.4 0.6 0.8 1]; %創(chuàng)建一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)輸入向量的取值范圍為[0 ,1]，隱含層有5個(gè)神經(jīng)%元，輸出層有一個(gè)神經(jīng)元，隱含層的激活函數(shù)為tansig，輸出層的激活函數(shù)為%logsig，訓(xùn)練函數(shù)利用lm規(guī)則函數(shù) net=newff([0 1;0 1;],[7,1],{'logsig','purelin'},'trainlm'); net.trainParam.epochs=1500; net.trainParam.goal=0.01; %設(shè)置學(xué)習(xí)速率為0.01 LP.lr=0.01; net=train(net,P1,T1); y1=sim(net,P1);%訓(xùn)練值 e1=T1-y1; error1=mse(e1,net)%error為網(wǎng)絡(luò)的誤差向量 save net %保存最好的網(wǎng)絡(luò) y2=sim(net,P2);%檢驗(yàn)值 e2=T2-y2; error2=mse(e2,net)%error2為網(wǎng)絡(luò)的檢驗(yàn)誤差向量 新手上路，希望大家批評(píng)指正 |
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luojin7653
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【答案】應(yīng)助回帖
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xiegangmai(金幣+1): 謝謝參與！ 2011-09-03 17:48:15
lujiami(金幣+2): 是7個(gè)節(jié)點(diǎn)，我后來(lái)改成7個(gè)了，注釋里忘了改了 2011-09-03 19:28:27
lujiami(金幣+2): 是7個(gè)節(jié)點(diǎn)，我后來(lái)改成7個(gè)了，注釋里忘了改了 2011-09-03 19:28:40
xiegangmai(金幣+1): 謝謝參與！ 2011-09-03 17:48:15
lujiami(金幣+2): 是7個(gè)節(jié)點(diǎn)，我后來(lái)改成7個(gè)了，注釋里忘了改了 2011-09-03 19:28:27
lujiami(金幣+2): 是7個(gè)節(jié)點(diǎn)，我后來(lái)改成7個(gè)了，注釋里忘了改了 2011-09-03 19:28:40
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隱含層有5個(gè)神經(jīng)元 你在哪步實(shí)現(xiàn)的？ lm 訓(xùn)練確實(shí)相當(dāng)快... |
2樓2011-09-03 15:32:59
nono2009
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3樓2011-09-03 17:36:30
nono2009
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4樓2011-09-03 19:47:35
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