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标题: 神经网络学习资料 [打印本页]

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作者: xyhello    时间: 2009-8-25 21:50
标题: 神经网络学习资料

8 N( P9 s, O/ V5 T
包含
神经网络理论与MATLAB7实现
神经网络与信号分析
4 d1 t3 w; g' f' t" R) R  d神经网络信号处理
+ H" x' c6 c" E0 S# R人工神经网络原理——入门与应用
神经网络与神经计算机
神经网络理论与应用
( u3 Q1 t: H0 I; K( Bmatlab神经网络工具箱应用简介

部分较大，故分卷~~~（即有分卷的需下载完整方能解压）

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神经网络与神经计算机.pdf

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神经网络与信号分析.pdf

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matlab神经网络工具箱应用简介.pdf

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作者: moreli    时间: 2009-8-25 22:06
这里有很多的重复资料。

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作者: longshui2848    时间: 2009-8-26 15:10
好坏啊，都是重复的！！！

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作者: zengtao880724    时间: 2009-8-26 15:14
重复很多阿

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作者: jq_oo    时间: 2009-9-12 12:52
好像重复很多……而且比较费币……

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作者: zhulikai    时间: 2009-9-12 13:05
好像重复很多……而且比较费币……

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作者: reswxg    时间: 2009-9-12 14:45
ding ...........................

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作者: energeenerge    时间: 2009-9-12 16:26
顶顶，顶呱呱

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作者: huangma    时间: 2009-9-12 19:37
好坏啊，都是重复的！！！

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作者: huangma    时间: 2009-9-12 19:37
好坏啊，都是重复的！！！
{:2_42:}{:2_44:}

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作者: huangma    时间: 2009-9-12 19:51
这里有很多的重复资料。

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作者: robsunch    时间: 2009-9-12 21:10
矩阵币不够……

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作者: doudoumian22    时间: 2009-9-13 00:19
asdkjfhasdkfhskdjfhkjdsfhjskdhfkdsjf

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作者: doudoumian22    时间: 2009-9-13 00:19
asdijdfhsdkfnsdknfksdnfksdnfkdsjf

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作者: doudoumian22    时间: 2009-9-13 00:19
askdlfksdfnaksdlnfksdnfkdsnf

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作者: doudoumian22    时间: 2009-9-13 00:20
asgksdjfnksdjfnkasdjgnkjsdfnkjsdf

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作者: dairui12345cs    时间: 2009-9-13 00:29
yhtryhuerytjrtj

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作者: doudoumian22    时间: 2009-9-13 00:37
kdalsfnfksdnfksdanfksdnf

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作者: doudoumian22    时间: 2009-9-13 00:38
sgkjnsdkfndskfnksdnfksdjf

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作者: doudoumian22    时间: 2009-9-13 01:34
ksjfdnksjdnfkjdsnfkdsfn

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作者: doudoumian22    时间: 2009-9-13 01:34
asdhfbsdjfbsdbhfjsdhbfsdh

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作者: zhuangqg6855    时间: 2010-4-1 16:41
嗯，先看看再说！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

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作者: 欧阳群师    时间: 2010-4-3 21:07
怎么多啊，看那个好啊。。。。。。。

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作者: 347196468    时间: 2010-8-14 21:19
%获得网络的输入样本P和目标样本T8 ~& w) C( K; Q/ g) e2 A' }
0 V/ D% _7 g; MP=[1 0.6 0.1 0 0 0 0   1 0.5 0 0 0 0 0;4 K3 v* b+ @: I" G2 C& ?2 S& z
  I2 D& o+ i; F/ @  }" {1 0.6 0.1 0 0 0 0   0 0.5 1 0.4 0 0 0;9 |( R: l2 i; {7 p. o2 J% m
5 t7 M3 N9 ?( W" c' l% ^/ d+ @: m- i1 0.6 0.1 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;
) A, ^* Z% o  j1 0.6 0.1 0 0 0 0   0 0 0 0 0 0 0.8;) W( b  h! d6 V3 J9 O& b
* J5 q$ K" W2 ?8 K+ W! i: W$ ?/ I0 0.6 0.6 0 0 0 0   1 0.5 0 0 0 0 0;; G6 ?) Q# P: @. f4 i& c
4 F, J$ U) H. f9 q4 f0 0.6 0.6 0 0 0 0   0 0.5 1 0.4 0 0 0;$ N  F( j  A$ |- d1 k$ G/ K+ k" Y; Q
7 T+ H+ Q: U2 E+ s  W0 0.6 0.6 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;
' K1 @0 c/ z- l6 Q* |! h# _4 H2 z2 U6 _0 0.6 0.6 0 0 0 0   0 0 0 0 0 0 0.8;% V, f5 |% e2 r3 ^& D
$ G( K! |4 r; [! Q& z3 G0 0 0.6 1 0 0 0    1 0.5 0 0 0 0 0;
+ s/ }$ }2 u' J' O& Y0 0 0.6 1 0 0 0    0 0.5 1 0.4 0 0 0;
5 h9 D9 t4 W! `3 ~5 m4 |# V' y- F! J/ [, B* f0 0 0.6 1 0 0 0    0 0 0 0.4 1 0.6 0;" h( s# ?% u' g$ h* X
0 0 0.6 1 0 0 0    0 0 0 0 0 0 0.8;
- _7 x- i' b" f* G5 P- G0 0 0 0 1 0.6 0    1 0.5 0 0 0 0 0;! p$ q8 S1 V+ @9 t7 i. o+ c
) N- l, y+ x0 Z4 f: K. v0 0 0 0 1 0.6 0    0 0.5 1 0.4 0 0 0;5 e* _9 w. i: p' ]; U. H+ K# f
0 0 0 0 1 0.6 0    0 0 0 0.4 1 0.6 0;  ^9 S7 i) L" N1 r+ {0 g& I
0 0 0 0 1 0.6 0    0 0 0 0 0 0 0.8]';/ Q' c' j* D1 Y9 w. a5 [
' _! w# v1 j$ c0 M/ V  G9 E: H+ RT=[1 0.5 0 0 0 0 0 0;+ F, _7 y% q  B" Z
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
' M5 N0 I, R/ x! D0 |1 g0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;2 F- g1 H, Q6 j1 {  Y
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
; ]7 @( Q. Z: j* |% D6 e/ B1 ^( h6 V) |0.4 0.8 1 0.8 0.4 0.2 0 0;
, R3 F% l7 d! ^3 @  h1 k7 Z/ Y! w( R  I* }0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;/ y8 U  A! f( O( H( m
0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
) a8 J+ Z, ~8 {1 q3 Y! `( g0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
; L# w& @! j5 ^2 P- E1 M8 K8 Y) ?/ M- m0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;( K1 W& p9 b7 r6 a7 [; a
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
4 m6 e3 Y* J! u( n. u3 U0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
. e2 {, q! g& u! D* o) @! t( l4 Z0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;5 }/ y1 N  S, m# m, Z
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;, Q& Q; h+ \' @+ D9 W, _6 t
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;% a& I% x. Y* b! S3 Z
* \4 G# |/ {, D/ u3 R, z0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
6 n& ^$ |& S3 V: L! Y; D, w( A9 T0 P; M+ J5 J' ?6 ?* Z0 k: e# x0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8]';
( x0 l- }8 I4 t* e%根据Kolmogorov定理，输入层有14个节点，所以中间层有29个节点$ f5 v3 N( Z/ H
%中间层神经元的传递函数为'tansig'
4 F  _$ S% C' Z& c% }) G# y/ ~%输出层有8个节点，其神经元传递函数为logsig
, \; `2 P* v% b( k0 h- u7 H6 H) `%训练函数采用traingdx
0 C& m3 c0 \* Nnet=newff(minmax(P),[29,8],{'tansig','logsig'},'traingdx');- ?/ b# _# j0 f* p8 n" w/ h" V
%训练步数为1000次" ?8 _& L' `% A% T; |1 ?6 e
2 ~9 Z+ }& L; l: _- V$ o/ U%训练目标误差为0.001
& H4 A! L% F! U3 v+ _  ]! [) p+ D+ cnet.trainParam.epochs=1000;* |  r9 y5 [5 H2 N5 i+ Q6 @
net.trainParam.goal=0.001;
; H% t7 b: r8 W, G9 O+ i5 {* Lnet=train(net,P,T);; \7 P2 W, `. E+ h, o/ B# I1 l) M
. a0 y( L' O' z- b6 @$ yY=sim(net,P);
: ]' a& `$ b' K& z& a%求训练值在每一个点上的误差: \5 F' N/ k7 o
for i=1:16
5 [) @' J  q! f  G& g* v* ?+ n, Q8 B* m8 \- W: _! N/ j    x(i)=norm(Y(:,i));
5 o( Z9 A; [  n* ^* P% e

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作者: 浮云漫步    时间: 2011-3-12 17:07
不知道能满足我的需要不，先谢过楼主了，以后多分享！
9 {" ]4 a0 I, u4 R" f# I* n& d

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作者: scut鹏哥    时间: 2013-1-22 15:38
这资料不大好用

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作者: nincompoop    时间: 2013-1-23 10:38
很多资料，先谢谢了！

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