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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!% r# L$ y2 F: C& @7 z% ~, w
    p1=[1.24,1.27;1.36,1.74;1.38,1.64;1.38,1.82;1.38,1.90;1 D8 k, h, d8 A: r7 t
    1.40,1.70;1.48,1.82;1.54,1.82;1.56,2.08];
    / X& w( L. P4 D  s) ]3 t* [! Qp2=[1.14,1.82;1.18,1.96;1.20,1.86;1.26,2.00
    0 K% Z, b7 f1 Q7 T/ v( P1.28,2.00;1.30,1.96];( ^- H! [3 P( p# D
    p=[p1;p2]';; W! M% |. _4 N: [# ?. M6 z; u
    pr=minmax(p);
    7 U  v' p/ E) @$ sgoal=[ones(1,9),zeros(1,6);zeros(1,9),ones(1,6)];
    7 O( E- i* u9 B& ~: O4 b# K% @plot(p1(:,1),p1(:,2),'h',p2(:,1),p2(:,2),'o')5 W% i+ }9 r; q  p7 r
    net=newff(pr,[3,2],{'logsig','logsig'});& g# y& F* Y; S: P0 a" ]. n& t1 A
    net.trainParam.show = 10;
    0 E6 j, o4 _$ J1 ~% w) xnet.trainParam.lr = 0.05;
    % x, L3 n: Z$ D- gnet.trainParam.goal = 1e-10;  S2 b) X; L8 a6 B( N7 p  A
    net.trainParam.epochs = 50000;, I# ?, ^& b% y! J# R. D% |3 S
    net = train(net,p,goal);
    % I% R4 v4 T: f- l( J# ?1 E( C: ?- h
    x=[1.24 1.80;1.28 1.84;1.40 2.04]';4 G' A1 _. l# z7 S
    y0=sim(net,p)/ U! J: z; L( T- l  w- P
    y=sim(net,x)8 v+ P# O1 A8 b0 a; X# F, M
    谁能解读一下红字部分的意思,谢谢了!!
      p9 i* g* O, V& X+ e0 x
    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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