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[人工智能] bp神经网络的matlab源代码

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发表于 2008-3-31 20:34 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 VibInfo 于 2015-11-2 11:00 编辑

bp的matlab源代码

bp的matlab源代码.txt

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bp的matlab源代码

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发表于 2008-4-1 10:26 | 显示全部楼层
看了一下,解释的挺清楚。
学习了。。。
发表于 2008-4-1 11:08 | 显示全部楼层
% 选取最优神经元数,number为使得误差最小的隐层神经元个数
number=
if(length(number)>1)
     no=number(1)
else no=number
end
  find(res==min(res)) 这儿找到的是13个里面 res 误差最小的位置吧!
而神经元的选择为 s=3:15,个人感觉 number 应该为 2+find(res==min(res)) 才对。
请指教,谢谢!
发表于 2008-4-2 19:13 | 显示全部楼层
学习下!!
 楼主| 发表于 2008-4-7 18:39 | 显示全部楼层
呵呵,希望斑竹能加点威望!
发表于 2008-4-7 22:12 | 显示全部楼层
这个在其它论坛上见过吧
发表于 2008-4-8 09:51 | 显示全部楼层
很受启发
发表于 2008-4-17 19:07 | 显示全部楼层
不错
支持!!!:@) :@)
发表于 2008-4-19 15:56 | 显示全部楼层
不错,支持LZ,现在正学习呢。
发表于 2008-4-19 16:03 | 显示全部楼层
为什么???????
归一化处理:
p=(huanghe_p-min(huanghe_p))/(max(huanghe_p)-min(huanghe_p));
t=(huanghe_t-min(huanghe_t))/(max(huanghe_t)-min(huanghe_t));
结果反归一化:
t1=y1*(max(huanghe_t(1:20))-min(huanghe_t(1:20)))+min(huanghe_t(1:20));
yuce2=yuce1*(max(huanghe_t(1:20))-min(huanghe_t(1:20)))+min(huanghe_t(1:20));
很不解??????
是不是结果反归一化时该如下:
t1=y1*(max(huanghe_t)-min(huanghe_t))+min(huanghe_t);
yuce2=yuce1*(max(huanghe_t)-min(huanghe_t))+min(huanghe_t(1));
发表于 2008-5-7 10:12 | 显示全部楼层

不错,学习学习.

不错,学习学习.不是用工具箱做的,感谢楼主
发表于 2008-5-18 12:01 | 显示全部楼层
运行有错误啊!不知道是为什么!?
发表于 2008-5-20 20:48 | 显示全部楼层

BP

学习下,谢谢了
:lol :lol
发表于 2008-5-21 02:15 | 显示全部楼层

学习   学习!!!!1楼主辛苦了
发表于 2008-5-21 10:35 | 显示全部楼层
原帖由 home96 于 2008-4-1 11:08 发表
% 选取最优神经元数,number为使得误差最小的隐层神经元个数
number=
if(length(number)>1)
     no=number(1)
else no=number
end
  find(res==min(res)) 这儿找到的是13个里面 res 误差最小的位置吧!
而 ...


是的,楼主没有考虑起始神经元数问题
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