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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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2 E) N3 d" N: z) g' q' f包含6 W+ m6 Z( V' X# T4 t5 F
神经网络理论与MATLAB7实现4 O* x) [: x8 @4 n! l! Y1 }1 N
神经网络与信号分析
! q( ?3 H1 y2 j' b神经网络信号处理! I- Z# j9 p( j; d7 R% Y9 B: b1 ^, m
人工神经网络原理——入门与应用
1 u* K  q! Z, g7 v0 y- k; p神经网络与神经计算机
& E% z6 h6 }8 }) K神经网络理论与应用, C) U% o! R3 W% ~
matlab神经网络工具箱应用简介9 l4 C& h8 z+ ^: n, i& Q: l  _

5 G' X2 g$ F! j; \: ^: q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。
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！！！
0 H6 q. J4 N$ p, |3 _& C! i( m{: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
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作者: doudoumian22    时间: 2009-9-13 00:38
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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' }0 M) N% B4 U* X% h
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$ O$ |! g: L0 t6 |/ S$ i4 O, G; a
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% m7 ]! s3 B/ w3 M* _2 z
1 0.6 0.1 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;* \  |  R, u) P, |" s+ M
) 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& b2 C2 E7 B. e! b
0 0.6 0.6 0 0 0 0   1 0.5 0 0 0 0 0;; G6 ?) Q# P: @. f4 i& c
, o1 a6 ]. ^5 r* u( v& |4 q# b0 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% m- X9 {" |! G2 q( T$ \
0 0.6 0.6 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;
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; C) o7 E  W9 d: V. ~3 K0 0 0.6 1 0 0 0    1 0.5 0 0 0 0 0;4 m/ O, x1 a0 M* g$ {  B
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7 e' ^; \9 j0 JT=[1 0.5 0 0 0 0 0 0;+ F, _7 y% q  B" Z
( l6 Z* B3 r8 P8 r! E: W0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
) ^' k2 \5 A* X! C% W! w' 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' [( \* H! h* }' b: G* t
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
# u0 U* F4 b) l: C5 O% D6 e/ B1 ^( h6 V) |0.4 0.8 1 0.8 0.4 0.2 0 0;
5 o# }' c1 O7 p$ L  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
% Y  w4 s' f" \# F0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;1 g" h5 t5 I5 p+ a  y8 m
) a8 J+ Z, ~8 {1 q3 Y! `( g0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
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, G; e0 R5 M, C% d1 U/ V0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
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0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;, Q& Q; h+ \' @+ D9 W, _6 t
) a1 [8 }2 B2 B7 r/ K& Y4 k0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;% a& I% x. Y* b! S3 Z
; }, {3 c  e! K2 l2 N0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
, a" e0 }- O$ K. w; M+ J5 J' ?6 ?* Z0 k: e# x0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8]';; t4 F. d, h. n' f; Z
( 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/ H4 V: P  l3 j! t/ n
%中间层神经元的传递函数为'tansig'
8 {. k0 A5 A" m7 t4 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
+ r0 F9 ], G; j" @7 B, \; `2 P* v% b( k0 h- u7 H6 H) `%训练函数采用traingdx% {) f# N4 \" J! K% S, M
0 C& m3 c0 \* Nnet=newff(minmax(P),[29,8],{'tansig','logsig'},'traingdx');- ?/ b# _# j0 f* p8 n" w/ h" V' a1 i8 \; a7 Q' j, H" i) H. Z
%训练步数为1000次" ?8 _& L' `% A% T; |1 ?6 e
' U/ L  q$ J  Q%训练目标误差为0.001- ]( x# P) k  t
  ]! [) p+ D+ cnet.trainParam.epochs=1000;* |  r9 y5 [5 H2 N5 i+ Q6 @
* Y; ]3 h1 s& ^2 C3 g/ p6 H- {net.trainParam.goal=0.001;
. n3 ]# Y' k" Q# D/ e; H% t7 b: r8 W, G9 O+ i5 {* Lnet=train(net,P,T);; \7 P2 W, `. E+ h, o/ B# I1 l) M
1 A7 d7 x* p) k; s/ d- n1 w7 r% ^Y=sim(net,P);
' j& {" x# y7 A: ]' a& `$ b' K& z& a%求训练值在每一个点上的误差: \5 F' N/ k7 o' _" @: X+ [/ q/ Z) ^5 p) F5 P
for i=1:16
- T( c1 a& X+ c7 i" S  v* @7 ]8 B* m8 \- W: _! N/ j    x(i)=norm(Y(:,i));! R( `6 d5 g, h9 m& I9 Z
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！
. |; Y0 e$ _& z% L1 V
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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