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标题: 神经网络学习资料 [打印本页]
作者: xyhello    时间: 2009-8-25 21:50
标题: 神经网络学习资料
本帖最后由 xyhello 于 2009-8-25 22:01 编辑
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4 Z2 l$ F3 d2 e包含  s2 ~% P) s2 s. Y2 D: o7 M
神经网络理论与MATLAB7实现
% ^  x) K; g2 v( g0 h) y$ C! A! d神经网络与信号分析: b1 X6 J1 ^+ i' f  L
神经网络信号处理* l" J: Z, l* o% P5 m
人工神经网络原理——入门与应用, M- t9 ?* Z& [# ?
神经网络与神经计算机
9 E4 ?4 S3 H# n% D; b9 \- B2 L9 q神经网络理论与应用2 w& `# r1 x9 C3 f$ G
matlab神经网络工具箱应用简介5 v5 r% P- @/ x2 ~: S; k
! A( @9 @. ^5 A7 N! O" }. [
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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。
作者: longshui2848    时间: 2009-8-26 15:10
好坏啊，都是重复的！！！
作者: zengtao880724    时间: 2009-8-26 15:14
重复很多阿
作者: jq_oo    时间: 2009-9-12 12:52
好像重复很多……而且比较费币……
作者: zhulikai    时间: 2009-9-12 13:05
好像重复很多……而且比较费币……
作者: reswxg    时间: 2009-9-12 14:45
ding ...........................
作者: energeenerge    时间: 2009-9-12 16:26
顶顶，顶呱呱
作者: huangma    时间: 2009-9-12 19:37
好坏啊，都是重复的！！！
作者: huangma    时间: 2009-9-12 19:37
好坏啊，都是重复的！！！ ! B. T+ d! V$ ?2 f2 n/ `! H
{:2_42:}{:2_44:}
作者: huangma    时间: 2009-9-12 19:51
这里有很多的重复资料。
作者: robsunch    时间: 2009-9-12 21:10
矩阵币不够……
作者: doudoumian22    时间: 2009-9-13 00:19
asdkjfhasdkfhskdjfhkjdsfhjskdhfkdsjf
作者: doudoumian22    时间: 2009-9-13 00:19
asdijdfhsdkfnsdknfksdnfksdnfkdsjf
作者: doudoumian22    时间: 2009-9-13 00:19
askdlfksdfnaksdlnfksdnfkdsnf
作者: doudoumian22    时间: 2009-9-13 00:20
asgksdjfnksdjfnkasdjgnkjsdfnkjsdf
作者: dairui12345cs    时间: 2009-9-13 00:29
yhtryhuerytjrtj
作者: doudoumian22    时间: 2009-9-13 00:37
kdalsfnfksdnfksdanfksdnf
作者: doudoumian22    时间: 2009-9-13 00:38
sgkjnsdkfndskfnksdnfksdjf
作者: doudoumian22    时间: 2009-9-13 01:34
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作者: doudoumian22    时间: 2009-9-13 01:34
asdhfbsdjfbsdbhfjsdhbfsdh
作者: zhuangqg6855    时间: 2010-4-1 16:41
嗯，先看看再说！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
作者: 欧阳群师    时间: 2010-4-3 21:07
怎么多啊，看那个好啊。。。。。。。
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' }
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9 F) `. I+ o5 ?, T+ z' t! P8 \T=[1 0.5 0 0 0 0 0 0;+ F, _7 y% q  B" Z: n+ b! d8 F7 |3 p' x/ A- \, B
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2 B3 N! T7 c) R' 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 {  Y2 `* Q; }# q+ v& ^5 r
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* {* V7 e, ~6 l- h) B  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
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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 [; a8 _# \1 L( a9 j) x% I7 m
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;* W0 J" ]) a( F
4 m6 e3 Y* J! u( n. u3 U0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;( X6 K+ u' J( y$ a& F
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0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;, Q& Q; h+ \' @+ D9 W, _6 t
3 J9 q& q4 {$ T6 B% U, L0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;% a& I% x. Y* b! S3 Z
% ^$ K5 r. R# q& p0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
! e1 L7 @0 D% t2 ?1 H' d0 w; M+ J5 J' ?6 ?* Z0 k: e# x0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8]';& j" F0 c% R9 T2 ]4 J% d* i
( 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
2 C7 ~/ ^# ]1 U! L2 G9 C' e3 X7 {8 u4 j%中间层神经元的传递函数为'tansig'
6 b1 Z7 ?$ ^* j2 g9 q* E8 t9 \; g% `3 ~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$ [3 O; w% l6 _" I
, \; `2 P* v% b( k0 h- u7 H6 H) `%训练函数采用traingdx
9 o& o; s1 C; }! t) U0 C& m3 c0 \* Nnet=newff(minmax(P),[29,8],{'tansig','logsig'},'traingdx');- ?/ b# _# j0 f* p8 n" w/ h" V
( H- z1 [; m6 p5 ?%训练步数为1000次" ?8 _& L' `% A% T; |1 ?6 e
" E; s' l6 N1 U) n0 x%训练目标误差为0.0010 B0 V* I. ]- @1 W
  ]! [) p+ D+ cnet.trainParam.epochs=1000;* |  r9 y5 [5 H2 N5 i+ Q6 @
% x3 u" \3 t: f( p" Jnet.trainParam.goal=0.001;7 I  O# _7 |# Y; |0 k; i
; H% t7 b: r8 W, G9 O+ i5 {* Lnet=train(net,P,T);; \7 P2 W, `. E+ h, o/ B# I1 l) M
; ^4 p0 c+ c2 a$ ?' r1 ~Y=sim(net,P);
* T& f3 ~; Q9 b% B# Y) L$ G* J5 k: ]' a& `$ b' K& z& a%求训练值在每一个点上的误差: \5 F' N/ k7 o
9 V  f7 c4 b) r& f1 ifor i=1:165 }  I$ L+ c4 u' U
8 B* m8 \- W: _! N/ j    x(i)=norm(Y(:,i));8 E! x  G( i8 H' s4 j
5 o( Z9 A; [  n* ^* P% e
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！ / v/ X& @# r" D8 V2 k* U
作者: scut鹏哥    时间: 2013-1-22 15:38
这资料不大好用
作者: nincompoop    时间: 2013-1-23 10:38
很多资料，先谢谢了！



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