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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!4 I& K- N" ?9 C
    p1=[1.24,1.27;1.36,1.74;1.38,1.64;1.38,1.82;1.38,1.90;9 {8 i( G) G4 f8 s0 I5 P& o5 I* f
    1.40,1.70;1.48,1.82;1.54,1.82;1.56,2.08];3 o/ F5 t, c% G* \/ F
    p2=[1.14,1.82;1.18,1.96;1.20,1.86;1.26,2.00
    & |4 h- c6 D9 X+ |  n2 Z5 I1.28,2.00;1.30,1.96];: O1 K9 n2 Z$ \! Q
    p=[p1;p2]';
    ( O+ Z* u7 [$ O& l- i: |- Mpr=minmax(p);
    5 E7 m$ Y& c4 B: P% U' t9 {4 S7 R# Sgoal=[ones(1,9),zeros(1,6);zeros(1,9),ones(1,6)];- R! E* P2 o$ A- \" g: }1 [2 w
    plot(p1(:,1),p1(:,2),'h',p2(:,1),p2(:,2),'o')
    % V2 P8 X6 [: Snet=newff(pr,[3,2],{'logsig','logsig'});- j+ H$ A8 A* W( L( M: n  Z9 T
    net.trainParam.show = 10;
    / o. d0 e! C, f1 A. `. {8 |7 P2 ?net.trainParam.lr = 0.05;
    , U5 y3 J0 [4 C  o3 hnet.trainParam.goal = 1e-10;
    9 X' D7 p  F1 G7 X' Lnet.trainParam.epochs = 50000;
    + k2 j. r  b8 ^3 m+ F! g* |# y# dnet = train(net,p,goal);  i! d  D% t5 C5 M0 [$ [# M8 I
    x=[1.24 1.80;1.28 1.84;1.40 2.04]';
      d( B: V! l" \) h- C% r9 q/ |y0=sim(net,p)  m0 u! h! Y, P( U7 j0 D4 _
    y=sim(net,x)) M% r% d6 y4 U* Z/ O6 W1 O
    谁能解读一下红字部分的意思,谢谢了!!+ x0 u, @1 w+ v& n+ i7 H2 u: \  ^6 [9 L
    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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