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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' }8 y* W1 `4 ~0 \6 }; Z# _1 t
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
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0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;, Q& Q; h+ \' @+ D9 W, _6 t) Y7 A% H9 z) z8 i5 M
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;% a& I% x. Y* b! S3 Z* Q; l `! [0 y j* w( G
0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;4 f* w$ T" G) \: X: N
; M+ J5 J' ?6 ?* Z0 k: e# x0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8]';" W p, v( }3 ?: p5 ^' L3 c
( 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
& L: I% d! e* z4 B- o%中间层神经元的传递函数为'tansig'
/ J: Y7 B" d- q+ \8 {0 I6 u4 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; V) `7 Z6 I1 v
, \; `2 P* v% b( k0 h- u7 H6 H) `%训练函数采用traingdx) T9 ~0 n- N( S6 X1 b# c: F) t5 {$ w
0 C& m3 c0 \* Nnet=newff(minmax(P),[29,8],{'tansig','logsig'},'traingdx');- ?/ b# _# j0 f* p8 n" w/ h" V* |( J$ [2 w" k. U. D3 w
%训练步数为1000次" ?8 _& L' `% A% T; |1 ?6 e
1 C; ~8 Z0 Y; x* Q: G8 K1 U) n%训练目标误差为0.001" ~4 M$ e1 t( u) [8 y+ n
]! [) p+ D+ cnet.trainParam.epochs=1000;* | r9 y5 [5 H2 N5 i+ Q6 @
# x$ g# @: l5 G) k8 Y: I$ ]net.trainParam.goal=0.001;: T. z, b& f8 J; Z3 d/ G7 q
; H% t7 b: r8 W, G9 O+ i5 {* Lnet=train(net,P,T);; \7 P2 W, `. E+ h, o/ B# I1 l) M! L5 M. h& l: g7 k
Y=sim(net,P);
! s& H {, l) ^) ?: ]' a& `$ b' K& z& a%求训练值在每一个点上的误差: \5 F' N/ k7 o
3 _% K9 f1 Z6 v0 ^' lfor i=1:16% q& {' t) T; i4 y
8 B* m8 \- W: _! N/ j x(i)=norm(Y(:,i));
& q, l! p3 e$ c5 d3 M5 o( Z9 A; [ n* ^* P% e |
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