利用MATLAB對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行編程,用newff()創(chuàng)建兩層前向網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)輸入范圍[-1 1]
利用MATLAB對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行編程,用newff()創(chuàng)建兩層前向網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)輸入范圍[-1 1]，第一層有10個(gè)tansig神經(jīng)元...
NEWFF技術(shù)資料
?? 資源總數(shù)：5
?? 源代碼：384
NEWFF，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋算法，是電子工程領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)高效數(shù)據(jù)處理與模式識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)之一。它通過模擬人腦神經(jīng)元工作原理，廣泛應(yīng)用于信號(hào)處理、圖像識(shí)別及智能控制等多個(gè)前沿科技領(lǐng)域。掌握NEWFF不僅能夠幫助工程師們構(gòu)建更加精準(zhǔn)的預(yù)測模型，還能在復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化中發(fā)揮重要作用。本頁面匯集了5個(gè)精選資源，涵蓋從基礎(chǔ)理論到高級(jí)應(yīng)用的全方位指導(dǎo)，助力您快速成長為該領(lǐng)域的專家。立即訪問，開啟您的學(xué)習(xí)之旅！
?? NEWFF熱門資料
bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源碼, NEWFF---生成一個(gè)新的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) TRAIN-----對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練 SIM----對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真
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Matlab中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和初始化訓(xùn)練前饋網(wǎng)絡(luò)的第一步是建立網(wǎng)絡(luò)對(duì)象。函數(shù)newff建立一個(gè)可訓(xùn)練的前饋網(wǎng)絡(luò)。這需要4個(gè)輸入?yún)?shù)。第一個(gè)參數(shù)是一個(gè)Rx2的矩陣以定義R個(gè)輸入向量的最小值和最大值。
Matlab中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和初始化訓(xùn)練前饋網(wǎng)絡(luò)的第一步是建立網(wǎng)絡(luò)對(duì)象。函數(shù)newff建立一個(gè)可訓(xùn)練的前饋網(wǎng)絡(luò)。這需要4個(gè)輸入?yún)?shù)。第一個(gè)參數(shù)是一個(gè)Rx2的矩陣以定義R個(gè)輸入向量的最小值和最大值。第二個(gè)參數(shù)是一個(gè)顢頇每層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的數(shù)組。第三個(gè)參數(shù)是包含每層用到的轉(zhuǎn)移函數(shù)名稱的細(xì)胞數(shù)組。最后一個(gè)...
2013遺傳算法工具箱
% 生成訓(xùn)練樣本集 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; 2...
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)matlab源程序代碼
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)matlab源程序代碼 %% 該代碼為 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測代碼 % 清空環(huán)境變量 clc clear % %% 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)建立 % 讀取數(shù)據(jù) load ...
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