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升级   8% TA的每日心情 | 开心 2013-12-9 16:22 |
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签到天数: 16 天 [LV.4]偶尔看看III
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群组: 2013全国研究生数学建 |
%获得网络的输入样本P和目标样本T8 ~& w) C( K; Q/ g) e2 A' }; [: Q3 S3 S P# h8 _
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& a2 T% J$ _; U% F. L6 |& e j
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% m3 W& H c; a2 S2 j' N$ K G' m3 z8 l
1 0.6 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0.4 1 0.6 0;
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5 |! `4 }; f7 v# b6 h( ]) W2 X0 0.6 0.6 0 0 0 0 1 0.5 0 0 0 0 0;; G6 ?) Q# P: @. f4 i& c
5 S* t% l y( e0 P8 c) O7 U2 c0 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
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2 b5 [1 e8 ^6 e0 |/ J3 P+ @5 A6 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* j V. t- Q% G
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0 0 0.6 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.8;
1 B) i- l. B i n* W) M- _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+ c4 [% S" {/ C( N) u/ @5 u1 }8 m, U
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0 0 0 0 1 0.6 0 0 0 0 0 0 0 0.8]';/ Q' c' j* D1 Y9 w. a5 [* l& q9 M7 S5 Y4 k( F# @
T=[1 0.5 0 0 0 0 0 0;+ F, _7 y% q B" Z2 m! H+ C( D( h/ @& i2 R
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& U0 s6 B% n2 O s* s$ B+ S' 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 { Y6 u% `# E" Q% c* ]/ M% j! r) @
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7 P, _0 T& m3 f3 S1 T6 x- 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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" F& \5 |2 H0 z. f& u( a# w* Y! m2 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( b3 V5 v. c/ h
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;6 g3 }: R% Y7 _/ f) \
4 m6 e3 Y* J! u( n. u3 U0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;3 _# R0 `1 w. z0 b. d! R. _+ f. H5 b2 ?
. 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
% m# i: `' y1 s0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;, Q& Q; h+ \' @+ D9 W, _6 t
' G( R" ?5 A) n* y; }/ g# c: O: S( w0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;% a& I% x. Y* b! S3 Z
( Z; B* T; J( c! e, _/ p0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;6 _' x0 @4 y3 z% L0 F) r
; M+ J5 J' ?6 ?* Z0 k: e# x0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8]';
) R( }: V* }, d" N! _( 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
5 e0 p4 N: V/ f' o5 x%中间层神经元的传递函数为'tansig'
* D' @2 `6 o' ?; r4 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
0 b, g+ Y8 C1 m7 ~8 j x5 S+ T, \; `2 P* v% b( k0 h- u7 H6 H) `%训练函数采用traingdx
$ e3 j- R1 d% x% e0 C& m3 c0 \* Nnet=newff(minmax(P),[29,8],{'tansig','logsig'},'traingdx');- ?/ b# _# j0 f* p8 n" w/ h" V( J, G) {6 E; M5 W3 ?$ e6 n
%训练步数为1000次" ?8 _& L' `% A% T; |1 ?6 e" F/ t: i( c( {- U; J; H9 S8 P
%训练目标误差为0.001
* y. r/ R" d! M3 Z- t8 B- P$ H ]! [) p+ D+ cnet.trainParam.epochs=1000;* | r9 y5 [5 H2 N5 i+ Q6 @ V$ K8 Z8 M4 D' n" N/ ?9 d
net.trainParam.goal=0.001;4 B+ r5 R4 `2 f
; H% t7 b: r8 W, G9 O+ i5 {* Lnet=train(net,P,T);; \7 P2 W, `. E+ h, o/ B# I1 l) M
: U) Z2 X" c& @8 k+ VY=sim(net,P);
. S' ^8 F8 b" D) H9 f. U+ g2 q: ]' a& `$ b' K& z& a%求训练值在每一个点上的误差: \5 F' N/ k7 o
8 k) }2 x" Q) F3 ufor i=1:16
2 {) W, R/ f# w1 h& p8 B* m8 \- W: _! N/ j x(i)=norm(Y(:,i));
" l, \* k$ H5 Z- J5 {5 o( Z9 A; [ n* ^* P% e |
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