神经网络中初始值

for(i=0;i<m-1;i++) for(j=1;j<m;j++) 这个在每次外循环for(i=0;i<m-1;i++)中,j每次都是从j=1开始内循环的.f

这是由MATLAB中使用算法的特点决定的.不论是最速下降、牛顿法等,都是一种收敛型算法,而不是全局型算法,因此必须设定初始值.（有关算法前提条件的推导,一般任何《数值分析》教材都会详细写出）.直观上说

报什么错?可能是数据维度不对你尝试运行下面的两种情况[W,b]=initp(X,T‘);[W,b]=initp(X’,T);[W,b]=initp(X’,T‘);

线性神经网络的构建：net=newlin(PR,S,ID,LR)PR--Rx2阶矩阵,R个输入元素的最小最大矩阵S---输出层神经元个数ID--输入延迟向量,默认值为[0]IR--学习率,默认值为0.

输入层,输出层,隐含层输入训练函数和测试函数,隐含层设置训练规则和权值还有阈值,输出训练结果和测试结果,找本书看看推荐matlab30个神经网络案例分析,上面讲解很好,还有例程

在拟合函数过程中,不管用nlinfit（）函数还是用lsqcurvefit（）函数去拟合非线性函数,都要先确定一组初始值,初始值选择好与坏,直接影响其拟合精度（即相关系数）.但初始值选择实际是有一定的

这个可以看成两步,先是a--等于a,然后是,a=a-1

测试矩阵,输入有两种,一种是训练数据,训练网络的权值和阈值,可以表示为P_train另一个用来测试网络的训练效果,叫测试数据,就是你这个P_test.

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

在commandwindow输入editnewrb,有如下参数说明：newrb(X,T,GOAL,SPREAD,MN,DF)takesthesearguments,%X-RxQmatrixofQinp

functionEuler%欧拉法和龙格库塔算法解一阶常微分方程源代码%例子dy/dx=-y+x+1f=inline('-y+x+1','x','y');%微分方程的右边项dx=0.5;%x方向步长x

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，

是的.只不过步长是用的最优化中的概念,用学习速率更好理解.

tansig(n)=2/(1+exp(-2*n))-1是sigmoid函数.

我自己总结的：1、神经网络算法隐含层的选取1.1构造法首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数,找到最小值和最大值,然后从最小值开始逐个验证模型预测误差,直到达到最大值.最后选取模型误差最小

输入向量维数=输入层节点数输出向量维数=输出层节点数看来你是做三层网络,只有一个隐藏层.隐藏层节点数,传递函数选择都是开放课题.看你要解决什么问题.如果简单做demo,就自己尝试就可以了.

BP网络中w(1,1)表示第1个输入矢量在输入层和隐含层中的权值.w(1,2)表示第2个输入矢量在输入层和隐含层中的权值....w(1,j)表示第j个输入矢量在输入层和隐含层中的权值.w(2,1)：第

最佳隐含层节点数为输入层节点数、输出层节点数之积开平方,若输入层为22,输出为1,那么隐含层个数大概为5

问题补充：基于BP神经网络的输出的问题希望能对数据进行归一化处理后能显示matlab中的归一化处理有三种方法1.premnmx、postmnmx、tramnmx2.restd、

1.sim(...);得到的值（矩阵）和训练样本的值（矩阵）几乎完全相同2.在没有训练样本覆盖到的点,有较好的预测效果.