数学建模社区-数学中国 › 标签 › 神经

标签: 神经

相关帖子	版块	作者	回复/查看	最后发表

MATLAB神经网络30个案例分析 - [!price! 2 点体力]	历届比赛参考资料/讨论区	cdjznsb 2012-4-14	9 2612	福气 2012-5-28 12:47
MATLAB神经网络30个案例分析程序代码和数据 - [!price! 2 点体力]	历届比赛参考资料/讨论区	cdjznsb 2012-4-14	39 9192	519521227 2018-5-20 12:31
神经网络预测模型 matlab程序源码 - [!price! 2 点体力]	东北三省数学建模联赛	闪氛(︶︿︶) 2012-4-26	43 22554	595122205 2020-3-7 10:00
BP神经网络算法的改进及应用	神经网络与机器学习	marchboy 2012-4-29	5 2988	狼之魂汪洋 2014-8-5 09:36
BP神经网络算法分析及其面向对象实现	神经网络与机器学习	marchboy 2012-4-29	18 3697	shlovehl 2013-6-23 20:46
神经网络系列教学视频--Matlab快速入门(一)	神经网络与机器学习	tepper 2012-5-3	0 1	tepper 2012-5-3 11:08
神经网络系列教学视频--RBF神经网络模型	神经网络与机器学习	tepper 2012-5-3	0 1	tepper 2012-5-3 11:09
神经网络系列教学视频--SOM神经网络模型	神经网络与机器学习	tepper 2012-5-3	0 1	tepper 2012-5-3 11:10
神经网络系列教学视频--Hopfield神经网络模型(二)	神经网络与机器学习	tepper 2012-5-3	0 1	tepper 2012-5-3 11:10
神经网络系列教学视频--Hopfield神经网络模型(一)	神经网络与机器学习	tepper 2012-5-3	0 1	tepper 2012-5-3 11:10
层次分析与神经网络有何联系？	数模问题互助	（一路向北） 2012-5-4	3 1385	1376673013 2012-5-6 19:00
bp神经网络编码谁有？	Matlab 资料库视频教程讲义代码	走一回 2012-5-5	1 2604	你比从前快乐 2012-5-6 17:50
我周五答辩，需要一篇神经网络方面的论文，我的论文题目特别恶心，光题目就有20多字。	神经网络与机器学习	小逞 2012-5-7	3 3436	cybin 2012-11-13 15:50
bp神经网络的构建与使用指导	神经网络与机器学习	tepper 2012-5-7	8 1933	wadeangle 2012-7-2 18:25
急！！求遗传和神经网络结合做预测的MATLAB程序	神经网络与机器学习	⒑年不变~ 2012-5-7	2 1935	yui422 2012-5-16 12:25
神经网络、模式识别等方面程序共享	Matlab 人工智能模式识别神经网络	sheji520 2012-5-10	0 7	sheji520 2012-5-10 17:07
MATLAB的GUI的案例共享	Matlab GUIDE	sheji520 2012-5-10	0 5	sheji520 2012-5-10 17:09
神经网络资料	神经网络与机器学习	灵魂，搁浅╰ 2012-5-11	13 5488	花如梦 2013-11-4 22:52
我这有2副图，怎么用神经网络来区分，希望得到思路	神经网络与机器学习	ningz 2012-5-14	2 1918	AAA-夜夜 2012-5-15 22:19
神经网络基础入门问题	神经网络与机器学习	liuxingwuye 2012-5-15	0 2410	liuxingwuye 2012-5-15 08:23

更多...

相关日志

分享 BP神经网络原理: hanshuilingyue 2012-9-1 14:20; nntool 神经网络工具箱的使用 1 ) 在 matlab（7.4）命令窗口键入nntool命令打开神经网络工具箱。如图： 2) 点击 Import 按钮两次，分别把输入向量和目标输出加入到对应的窗口（和）中，有两种可供选择的加入对象（点击 Import 后可以看见），一种是把当前工作区中的某个矩阵加入，另一种是通过 .mat 文件读入。 3) 点击按钮，填入各参数：（以最常用的带一个隐层的 3 层神经网络为例说明，下面没有列出的参数表示使用默认值就可以了，例如 NetworkType 为默认的 BP 神经网络）； i)InputRange ——这个通过点击 GetFromInput 下拉框选择你加入的输入向量便可自动完成，当然也可以自己手动添加。 ii)TrainingFunction ——最好使用 TRAINSCG ，即共轭梯度法，其好处是当训练不收敛时，它会自动停止训练，而且耗时较其他算法（ TRAINLM ， TRAINGD ）少，也就是收敛很快（如果收敛的话），而且 TrainParameters 输入不多，也不用太多的技巧调整，一般指定迭代次数、结果显示频率和目标误差就可以了（详见下文）。 iii)Layer1NumberofNeurons ——隐层的神经元个数，这是需要经验慢慢尝试并调整的，大致上由输入向量的维数、样本的数量和输出层（ Layer2 ）的神经元个数决定。一般来说，神经元越多，输出的数值与目标值越接近，但所花费的训练时间也越长，反之，神经元越少，输出值与目标值相差越大，但训练时间会相应地减少，这是由于神经元越多其算法越复杂造成的，所以需要自己慢慢尝试，找到一个合适的中间点。比如输入是 3 行 5000 列的 0-9 的随机整数矩阵，在一开始选择 1000 个神经元，虽然精度比较高，但是花费的训练时间较长，而且这样神经网络的结构与算法都非常复杂，不容易在实际应用中实现，尝试改为 100 个，再调整为 50 个，如果发现在 50 个以下时精度较差，则可最后定为 50 个神经元，等等。 iv)Layer1TransferFunction ——一般用 TANSIG （当然也可以 LOGSIG ），即表示隐层输出是之间的实数，与 LOGSIG 相比范围更大。 v)Layer2NumberofNeurons ——输出层的神经元个数，需要与输出的矩阵行数对应，比如设置为 3 ，等等。 vi)Layer2TransferFunction ——如果是模式识别的两类（或者多类）问题，一般用 LOGSIG ，即表示输出层的输出是之间的实数；如果输出超过则可选择 PURELIN 。所有参数输入后，可以先用 View 按钮预览一下，如图 6 。没有问题的话就可以 Create 了。另外，网络创建完毕后，如果需要手动设置权重的初始值，按 View 按钮后有个 Initialize 选项卡，在那里可以设定。当然了，也可以不自行设定，这时候 Matlab 执行默认的程序进行权重的初始化。 4) 点击 Train 按钮，到达 TrainingInfo 选项卡，在输入向量和目标输入向量下拉框中选择你要训练的向量（即第二步加入的对象），如图 7 。然后到达 TrainParameters 选项卡，填入适当的迭代次数（一般先设置一个较小的数如 200 ，然后观察收敛结果，如果结果窗口的收敛曲线衰减较快，则表示之前的参数比较有效，因此可填入 2000 或更大的数目使得网络收敛，否则修改之前的参数）、结果显示频率（例如要每隔 50 次迭代显示结果窗口，则填 50 ）和目标误差（这个与第 2 步中的“ PerformanceFunction ”有关，如果使用默认的 MSE ，则一般满足“ goal* 样本数量 0.5 ”就可以了），就可以开始训练了（按钮），如果结果收敛（训练误差不大于目标误差，即蓝色线到达黑色线位置）就 OK 了（例如要求精度很高，尝试填 0 ，等等）。由于神经网络工具箱一次只能输入一组输入数据，所以对于此问题要分九次输入，并没有编程简单。; 274 次阅读|0 个评论

更多...

帐号		密码		只需要一步，快速开始		注册地址	找回密码

标签: 神经

相关帖子

相关日志

QQ

电话咨询

关于我们| 联系我们| 诚征英才| 对外合作| 产品服务|