matlab神經網絡工具箱創建神經網絡

為了看懂師兄的文章中使用的方法，研究了一下神經網絡

昨天花了一天的時間查怎么寫程序，但是費了半天勁，不能運行，百度知道里倒是有一個，可以運行的，先貼著做標本

% 生成訓練樣本集

clear all;

clc;

P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5;

110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2;

110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5;

220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1;

220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5;

110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5;

110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5];

0 1.318 300 0.1 15 2 18 1 2];

T=[54248 162787 168380 314797;

28614 63958 69637 82898;

86002 402710 644415 328084;

230802 445102 362823 335913;

60257 127892 76753 73541;

34615 93532 80762 110049;

56783 172907 164548 144040];

@907 117437 120368 130179];

m=max(max(P));

n=max(max(T));

P=P'/m;

T=T'/n;

%-------------------------------------------------------------------------%

pr(1:9,1)=0; %輸入矢量的取值范圍矩陣

pr(1:9,2)=1;

bpnet=newff(pr,[12 4],{'logsig', 'logsig'}, 'traingdx', 'learngdm');

%建立BP神經網絡，12個隱層神經元，4個輸出神經元

%tranferFcn屬性'logsig' 隱層采用Sigmoid傳輸函數

%tranferFcn屬性'logsig' 輸出層采用Sigmoid傳輸函數

%trainFcn屬性'traingdx' 自適應調整學習速率附加動量因子梯度下降反向傳播算法訓練函數

%learn屬性'learngdm' 附加動量因子的梯度下降學習函數

net.trainParam.epochs=1000;%允許最大訓練步數2000步

net.trainParam.goal=0.001; %訓練目標最小誤差0.001

net.trainParam.show=10; %每間隔100步顯示一次訓練結果

net.trainParam.lr=0.05; %學習速率0.05

bpnet=train(bpnet,P,T);

%-------------------------------------------------------------------------

p=[110 1.318 300 0.1 15 2 18 1 2];

總結

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