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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' }2 ~, o- @( L5 | D( F2 G8 e
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$ I' i: [8 g& j% v# ^5 e" z! u
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. 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: O/ b6 C% _8 \
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;, Q& Q; h+ \' @+ D9 W, _6 t; n+ V" w/ v3 M6 S$ M
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;% a& I% x. Y* b! S3 Z
) A% O8 N( j- B( w0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
4 ]2 ~6 z" q' B; e$ z; M+ J5 J' ?6 ?* Z0 k: e# x0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8]';
! }+ d9 K+ e1 Q! s( 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
/ r( F$ X2 |+ D' v1 z%中间层神经元的传递函数为'tansig'
! [! }6 Y: n6 C- W: n; v1 o- _6 G4 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- ]5 L' X" K4 J) {" U/ Q# B
, \; `2 P* v% b( k0 h- u7 H6 H) `%训练函数采用traingdx0 A3 d2 g& z8 c: k! t: i! p, q
0 C& m3 c0 \* Nnet=newff(minmax(P),[29,8],{'tansig','logsig'},'traingdx');- ?/ b# _# j0 f* p8 n" w/ h" V: R& O d6 v e5 v5 y
%训练步数为1000次" ?8 _& L' `% A% T; |1 ?6 e
' d7 q- b0 Q0 G: i0 R* R%训练目标误差为0.001# U5 ^9 p8 |+ w) B5 Z
]! [) p+ D+ cnet.trainParam.epochs=1000;* | r9 y5 [5 H2 N5 i+ Q6 @
/ `' u0 `- ^' G% s& Vnet.trainParam.goal=0.001;: G# [: O" _, S; A/ L
; H% t7 b: r8 W, G9 O+ i5 {* Lnet=train(net,P,T);; \7 P2 W, `. E+ h, o/ B# I1 l) M W: M4 b2 _& W* _ [
Y=sim(net,P);$ u0 `2 Y8 B3 W; f8 c1 m- D) r
: ]' a& `$ b' K& z& a%求训练值在每一个点上的误差: \5 F' N/ k7 o
+ C3 t+ y w- X* W8 ^7 f. Sfor i=1:16
$ r, K! \' Y6 R5 J8 B* m8 \- W: _! N/ j x(i)=norm(Y(:,i));
! {. y( f, I8 k# t ?5 o( Z9 A; [ n* ^* P% e |
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