神经网络 R值

首先,神经网络确实可以用于对未知函数关系的建模,用一堆已知的{X1,X2,X3}_k和{Y}_k对神经网络进行训练,获得网络的传递参数,从而用网络预测新的{X1,X2,X3}所对应的Y.其次,神经网络

你的P=[0.5,0.6,0.2,0.8.0.6;这一段中0.8后面应当是逗号而不是点号,这样matlab是认不出来的.也就是P=[0.5,0.6,0.2,0.8,0.6;

%神经网络算法%这是我以前数模校内选拔赛的猪肉价格预测模型的算法,你参考下clear;clc;%P=0:0.1:2*pi;T=sin(P);pnew=0:0.01:2*pi;P=再问：sorry,刚刚

Matlab语言是MathWorks公司推出的一套高性能计算机编程语言,集数学计算、图形显示、语言设计于一体,其强大的扩展功能为用户提供了广阔的应用空问.它附带有30多个工具箱,神经网络工具箱就是其中

试试归一化的不同方法

p_test=[.];out=sim(net,p_test)训练结束后用验证样本检验网络的预测效果,.是验证数据的输入,模型会自动给出预测输出值,将预测值与真实值对比看看模型是否可信...

推荐一本书《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》,我已经传到文库上面去了,自己去下载吧,这本书很经典,介绍得很详细,

单纯这一句是Matlab基础的内容,不属于神经网络.x(:,1)的意思是“矩阵x第一列的所有元素”.举个例子,如果x=[123456789]那么此时x(:,1)=[147]如果要仔细追究x(i,j)这

你的程序训练完毕后根本就没达到目标误差,就是说训练效果不好,不能进行预测,只有训练结果好了才能预测仿真,你再改一下隐含层神经元数或者训练和传递函数试试吧~另外输入层的值可以归一化也可以不归一化,归一化

从原理上来说,神经网络是可以预测未来的点的.实际上,经过训练之后,神经网络就拟合了输入和输出数据之间的函数关系.只要训练的足够好,那么这个拟合的关系就会足够准确,从而能够预测在其他的输入情况下,会有什

mse表示均方差,当然越小越好.但是这与你训练样本的多少,训练次数都有很大关系.你试试看径向基神经网络和高斯型网络能不能更好的减低训练误差,神经网络就是一个不断调试的学习过程.再问：这个我也知道，但是

你的T 少了一个.

你这是不是用遗传算法优化权值和阀值啊?我不知道你x的哪里来的?所以也不知道你是如何确定初始权值和阀值.不过我们平常写程序时这些值都是随机赋予的.再问：就是看不明白，比如说B1中，怎么又有乘法又有加法，

这好像和你的输出有关.您输出的矩阵是什么?你可以把你的神经网络发上来看看.再问：就是我对这个工具箱不甚了解，您能否稍稍简单地说下过程，输入怎样，输出怎样？我这个输入是83*5的矩阵，输出打算输出[0，

调用nntool,神经网络工具箱.

初始连接权重关系到网络训练速度的快慢以及收敛速率,在基本的神经网络中,这个权重是随机设定的.在网络训练的过程中沿着误差减小的方向不断进行调整.针对这个权重的随机性不确定的缺点,有人提出了用遗传算法初始

%读入训练数据和测试数据Input=[];Output=[];str={'Test','Check'};Data=textread([str{1},'.txt']);%读训练数据Input=Data(

检查一下测试集的选取是否合理

训练好后用“save网络名”保存好网络,保存好的网络下次还可以用.用net.iw{1,1}net.lw{2,1}net.b{1}net.b{2}分别来查看网络的权值和阈值.再问：能麻烦你给我写个实例程

你训练就是为了得到权值啊!ijklijkl第i个神经元到第j个神经元的权值格式再问：每次训练权值都会变怎么办，还有权值怎么保存和下次使用？