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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

7 @  c0 t3 E  g& h5 h8 G
* x. X# `! z0 O- u5 u包含
6 _% x, T3 Q$ l% ?神经网络理论与MATLAB7实现
神经网络与信号分析
神经网络信号处理
3 P: U9 R6 V4 f3 S* t人工神经网络原理——入门与应用
% S, J. `  H' r6 A神经网络与神经计算机
* N/ w# g. O% ?) q+ ^3 E神经网络理论与应用
matlab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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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' }
P=[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
8 g5 V: L/ ^8 j1 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
1 0.6 0.1 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;
" Y% v; C( o$ p5 ~9 J) 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
  I! U. L, p7 N- B0 0.6 0.6 0 0 0 0   1 0.5 0 0 0 0 0;; G6 ?) Q# P: @. f4 i& c
0 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
$ W. O' W- @) L0 0.6 0.6 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;
6 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
0 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;
# 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
& X: |  q- L3 q, H1 U+ J4 A. |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
0 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
: c* X6 V; k9 B1 A  g0 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 [
# y+ }! q) v$ x. J: eT=[1 0.5 0 0 0 0 0 0;+ F, _7 y% q  B" Z
- v# f0 C6 |' W- m. T0 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
" o# l2 H( i  k( I$ N& i3 Z0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
% D6 e/ B1 ^( h6 V) |0.4 0.8 1 0.8 0.4 0.2 0 0;
6 j$ q: ?- u7 w  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
; ~1 I; \' N" e# R2 F0 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;
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
9 l" g9 ^1 r, K3 q' C0 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
; d: z5 v# n+ ?/ H$ H# e2 i0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;% a& I% x. Y* b! S3 Z
0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
; q3 y. @' ?0 G0 U" Y; M+ J5 J' ?6 ?* Z0 k: e# x0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8]';
/ I5 d; G, u& T- c  i0 a+ r( 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
% f% Y/ X$ q/ J/ u. J' P* c%训练目标误差为0.001
  ]! [) p+ D+ cnet.trainParam.epochs=1000;* |  r9 y5 [5 H2 N5 i+ Q6 @
net.trainParam.goal=0.001;
0 x7 h" E- |) h  A, _7 A9 K; H% t7 b: r8 W, G9 O+ i5 {* Lnet=train(net,P,T);; \7 P2 W, `. E+ h, o/ B# I1 l) M
Y=sim(net,P);
/ G$ ]6 D2 V! l  j: ]' 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
8 B* m8 \- W: _! N/ j    x(i)=norm(Y(:,i));
& c" k4 M$ q& k5 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！

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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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