神经网络学习资料

xyhello

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7 s. n8 v- S+ N, {% N包含
! s: y2 x* r6 L& E7 ?  A神经网络理论与MATLAB7实现
0 b7 c# n' p6 m3 j5 r1 `" M% M神经网络与信号分析
: D! z/ t0 R  T4 A6 W- f7 e; R神经网络信号处理
人工神经网络原理——入门与应用
神经网络与神经计算机
+ J1 x; f3 C" h# o' ~神经网络理论与应用
5 i' G2 O" \* g, D1 Q* }- Rmatlab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）

nincompoop

很多资料，先谢谢了！

scut鹏哥

这资料不大好用

浮云漫步

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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347196468

%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
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% m
1 0.6 0.1 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;
- e% l: B/ [  v0 n( m% o) 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
. S- S/ j  T3 h! Q/ B- r0 ]2 ?0 0.6 0.6 0 0 0 0   1 0.5 0 0 0 0 0;; G6 ?) Q# P: @. f4 i& c
: _, t" @0 H9 W' z# G' [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
# n2 Q* ?- c' v3 }& t( u0 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
# k+ ^" h9 b3 v1 I0 0 0.6 1 0 0 0    1 0.5 0 0 0 0 0;
! M8 {7 m! {, X2 D+ s/ }$ }2 u' J' O& Y0 0 0.6 1 0 0 0    0 0.5 1 0.4 0 0 0;
2 z, Y5 y5 a% T6 p+ n, k# 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
0 0 0.6 1 0 0 0    0 0 0 0 0 0 0.8;
5 |. T5 `: x+ R& N- _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
. @/ O+ u- k0 |) o# Q3 n0 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 [
) |: p7 t* |9 p& i1 oT=[1 0.5 0 0 0 0 0 0;+ F, _7 y% q  B" Z
; }$ ]5 O0 [2 `8 B- ^0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
, Y& ?1 l6 N9 C7 \+ g, x0 j3 H' 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
5 U2 H) e; x2 h5 P/ [& @* x0 h0 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;
  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
+ L0 a3 z& \( m2 ^0 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;
  V6 n9 ^# H* [9 }- C1 U5 k2 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
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
. L9 {' J/ m: Q7 @! W, A4 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
0 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;
; h+ a1 E+ u. v  y8 Z3 J; M+ J5 J' ?6 ?* Z0 k: e# x0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8]';
2 ]6 I* c- ?6 r: [4 Z" v( 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
) v1 H/ ^0 ]- {$ h- U, \; `2 P* v% b( k0 h- u7 H6 H) `%训练函数采用traingdx
. t) L# @% f: ]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
! u$ W. h6 D+ l8 h%训练目标误差为0.001
6 y! ?4 h1 }" n* m  ]! [) p+ D+ cnet.trainParam.epochs=1000;* |  r9 y5 [5 H2 N5 i+ Q6 @
; Y0 Z( u' m) Z; k/ p" C) snet.trainParam.goal=0.001;
3 H9 ~& z% ~4 M4 @) t6 c+ A; 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);
: ]' 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
: r1 z6 }, }, m+ Y6 e) ^8 B* m8 \- W: _! N/ j    x(i)=norm(Y(:,i));
5 o( Z9 A; [  n* ^* P% e

欧阳群师

怎么多啊，看那个好啊。。。。。。。

zhuangqg6855

嗯，先看看再说！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

doudoumian22

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doudoumian22

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