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那位大俠會利用matlab 進行編寫B(tài)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼，并利用遺傳算法進行優(yōu)化，標明一步的用處

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和光同塵

1樓 2012-09-10 15:53:04

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【答案】應(yīng)助回帖

感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1

直接使用MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱和遺傳算法工具箱

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2樓2012-09-10 16:41:56

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csgt0

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【答案】應(yīng)助回帖

感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1

上次幫人寫的，你看看吧。

CODE:

function ddd

p=[ 40 40 40 60 60 60 80 80 80;

    30 60 90 30 60 90 30 60 90;

    20 30 40 30 40 20 40 20 30;

    5  7  9  9  5  7  7  9  5];

t=[1.72, 3.15, 3.10, 3.32, 3.69, 3.99, 4.62, 5.083, 4.79];

net=newff(minmax(p),[20,1],{'tansig','purelin'},'traingdm');

%  設(shè)置訓練參數(shù)

net.trainParam.show = 50;

net.trainParam.lr = 0.05;

net.trainParam.mc = 0.9;

net.trainParam.epochs = 1000;

net.trainParam.goal = 1e-3;

net.trainfcn='trainbfg';

[net,tr]=train(net,p,t);

% p_test=[35 55 70 80;

%         40 40 70 70;

%         30 20 40 30;

%         6  6  8  8];

% A=sim(net,p_test);

lb=[1,1,1,1];

ub=[100,100,50,20];

options = gaoptimset;

x0=ga(@(x)fun1(x,net),4,[],[],[],[],lb,ub,@nonlcon,1:4,options)

tm=sim(net,x0')

end

function t=fun1(x,net)

x=x';

t=-sim(net,x);

end

function [c,ceq]=nonlcon(x)

c=[];

ceq=[];

end

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showmethemoney

3樓2012-09-10 16:45:26

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2樓: Originally posted by nono2009 at 2012-09-10 16:41:56
直接使用MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱和遺傳算法工具箱

謝謝你的回復(fù)。但是matlab 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱里只有擬合工具箱、分類工具箱和圖形識別工具箱。

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和光同塵

4樓2012-09-11 09:48:02

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引用回帖:

3樓: Originally posted by csgt0 at 2012-09-10 16:45:26
上次幫人寫的，你看看吧。

function ddd
p=;
t=;
net=newff(minmax(p),,{'tansig','purelin'},'traingdm');
% 設(shè)置訓練參數(shù)
net.trainParam.show = 50;
net.trainParam.lr = 0.05;
net.trainParam.mc = ...

你好！謝謝您的回復(fù)。我是matlab的初學者，有關(guān)知識很少。敬請賜教。我想設(shè)計一個有10網(wǎng)絡(luò)輸入，7個網(wǎng)絡(luò)輸出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，中間用遺傳算法進行優(yōu)化。我還想請教一個問題，怎么調(diào)用以下載好的工具箱？

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和光同塵

5樓2012-09-11 09:53:22

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salor

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【答案】應(yīng)助回帖

inputs = P';
targets = T';hiddenLayerSize = 10;
net = fitnet(hiddenLayerSize);
net.inputs{1}.processFcns = {'removeconstantrows','mapminmax'};
net.outputs{2}.processFcns = {'removeconstantrows','mapminmax'};
net.divideFcn = 'dividerand';  % Divide data randomly
net.divideMode = 'sample';  % Divide up every sample
net.divideParam.trainRatio = 70/100;
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;net.trainFcn = 'trainlm';  % Levenberg-Marquardt
net.performFcn = 'mse';  % Mean squared error
net.plotFcns = {'plotperform','plottrainstate','ploterrhist', ...  'plotregression', 'plotfit'};
[net,tr] = train(net,inputs,targets);
outputs = net(inputs);errors = gsubtract(targets,outputs);
performance = perform(net,targets,outputs)
trainTargets = targets .* tr.trainMask{1};
valTargets = targets  .* tr.valMask{1};
testTargets = targets  .* tr.testMask{1};
trainPerformance = perform(net,trainTargets,outputs)
valPerformance = perform(net,valTargets,outputs)
testPerformance = perform(net,testTargets,outputs)
view(net)
T_p=sim(net,P')

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6樓2013-01-14 18:10:36

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謝謝您的回復(fù)，這對我來說是一個極大的幫助。我會盡快試一試，給您一個回復(fù)

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7樓2013-01-16 22:48:47

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7樓: Originally posted by ben_moody at 2013-01-16 22:48:47
謝謝您的回復(fù)，這對我來說是一個極大的幫助。我會盡快試一試，給您一個回復(fù)

樓主你好，你的程序檢測的怎么樣了，我也在學這方面的知識，有個論文要做，想與你交流一下。

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8樓2013-06-28 22:07:58

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3樓: Originally posted by csgt0 at 2012-09-10 18:45:26
上次幫人寫的，你看看吧。

function ddd
p=;
t=;
net=newff(minmax(p),,{'tansig','purelin'},'traingdm');
% 設(shè)置訓練參數(shù)
net.trainParam.show = 50;
net.trainParam.lr = 0.05;
net.trainParam.mc = ...

求助。剛接觸matlab，需要用它進行光譜數(shù)據(jù)處理。我有100個txt格式數(shù)據(jù)，兩列，分別為x，y坐標值。用matlab 2010b做歸一化MappedData = mapminmax(OriginalData, 0, 1);每次都歸到-1到1之間，怎么處理？打算進行二階導處理，不太會，王大神賜教！不勝感激！

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一壺清酒，一樹桃花，一諾傾城，一生天涯！

9樓2014-03-19 11:44:00

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8樓: Originally posted by 超人1048 at 2013-06-28 22:07:58
樓主你好，你的程序檢測的怎么樣了，我也在學這方面的知識，有個論文要做，想與你交流一下。...

我僅僅是操作一點，更深入的還沒真弄明白。搞明白這個東西真得需要下一番功夫

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和光同塵

10樓2014-03-19 15:51:41

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