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[问题求助] 用神经网络解决蠓的分类问题

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    发表于 2010-11-28 21:32 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    哪位高手能指导指导用神经网络解决蠓的分类问题中,怎样用程序计算出权重。我也有资料,但是太笼统了,有没有更具体的程序!- d4 n& f. M2 m+ x0 O- F0 _2 A
    p1=[1.24,1.27;1.36,1.74;1.38,1.64;1.38,1.82;1.38,1.90;
    ) g3 Z: Y# c6 r4 E. M1.40,1.70;1.48,1.82;1.54,1.82;1.56,2.08];
    : S: Y4 d; b; s0 g# n. ap2=[1.14,1.82;1.18,1.96;1.20,1.86;1.26,2.00
    2 O0 t8 R% {& E' E1 Q2 V1.28,2.00;1.30,1.96];) h% f, E1 o8 P1 b; {* x
    p=[p1;p2]';7 e" D: j# m- R$ ^$ p( _/ H
    pr=minmax(p);; B4 H2 i2 T, a2 z+ [" U
    goal=[ones(1,9),zeros(1,6);zeros(1,9),ones(1,6)];) r9 G7 n6 p+ c
    plot(p1(:,1),p1(:,2),'h',p2(:,1),p2(:,2),'o')
    & ~* ~$ [. \- U  k6 unet=newff(pr,[3,2],{'logsig','logsig'});9 e0 N7 T4 K3 k- {1 O4 T/ C$ Y
    net.trainParam.show = 10;
    % I3 h; p5 r  @$ Bnet.trainParam.lr = 0.05;
    : C2 {: ~8 X1 d8 F) ]( Onet.trainParam.goal = 1e-10;
    / H. r- Z/ A$ @6 f( L% Pnet.trainParam.epochs = 50000;
    ! v5 M" s% N3 k+ V6 \9 Jnet = train(net,p,goal);/ v4 ^- \  Y$ r. I6 _
    x=[1.24 1.80;1.28 1.84;1.40 2.04]';2 z  X1 g4 u, j9 J
    y0=sim(net,p)
    3 m/ O8 Z1 h' v- l) V5 ~y=sim(net,x)
    ) {* C( T, S% f& E. K& O0 T谁能解读一下红字部分的意思,谢谢了!!7 e, t! t8 ]5 ~* X0 ?
    zan
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    额。。。。世界上最讨厌的事情就是自我介绍。。。

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    好久没看都忘记了………………也懒得翻书,其实LZ完全可以自己翻书…………百度就有的是…………大致说一下吧……第一句就是建立一个三层BP神经网络,两个输出,传递函数都是logsig型的,第二句是每十代显示一次,第三句代表学习速率是0.05,第四句是训练精度,第五句是最大迭代次数,最后一句当然是训练网络………………结束了………………
    渺万里层云,千山暮雪
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    无知故无谓,我加入了数学系,终于有点喜欢她了!
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