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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!
    , O# x, w% ?+ G& T+ tp1=[1.24,1.27;1.36,1.74;1.38,1.64;1.38,1.82;1.38,1.90;# b- p1 G7 _( n* W1 W3 ]& }
    1.40,1.70;1.48,1.82;1.54,1.82;1.56,2.08];, O% y3 J: Y2 P7 x( n7 H$ o" k
    p2=[1.14,1.82;1.18,1.96;1.20,1.86;1.26,2.00/ I* q9 |% {- s
    1.28,2.00;1.30,1.96];
    ' R! {7 s! j4 J7 D# B+ l* x  [p=[p1;p2]';0 s: T, G  f# _5 J* Z
    pr=minmax(p);' Y# y- p5 W, W0 s$ _, q
    goal=[ones(1,9),zeros(1,6);zeros(1,9),ones(1,6)];. L. ]! H% K8 k  x2 A! C
    plot(p1(:,1),p1(:,2),'h',p2(:,1),p2(:,2),'o')2 d7 D8 w+ j2 ?& U5 K
    net=newff(pr,[3,2],{'logsig','logsig'});* S$ d; }% Y7 Y
    net.trainParam.show = 10;' q1 y2 s7 r% ^7 E6 _
    net.trainParam.lr = 0.05;
    % j+ o- ~4 H. S6 F+ Vnet.trainParam.goal = 1e-10;
    " G" E, r. H& F1 o( z2 ^2 Y9 bnet.trainParam.epochs = 50000;9 D) m2 \1 H4 `6 D+ ~+ t  B0 g
    net = train(net,p,goal);  b; K" H& I- v0 ^# t; Y
    x=[1.24 1.80;1.28 1.84;1.40 2.04]';
    ; s+ B, ~* W" [- X1 Wy0=sim(net,p)
    & f; x! S9 P( Q, |: F/ K* e( M/ L2 ~9 g- ^y=sim(net,x)) _  N  h  b8 r2 i2 T; j1 P
    谁能解读一下红字部分的意思,谢谢了!!
    ; J3 o/ J# U& B/ g. B
    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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