1樓：雨之風清
p=[ 47 ;20 44 23; 42 16;21 45 10;
t=[1 0 0 0 0;1 0 0 0 0;1 0 0 00;1 0 0 0 0;
0 0 0 0 1;0 0 0 0 1;0 0 0 01;0 0 0 0 1]';訓練樣本。
p,ps]=mapminmax(p,-1,1);
t,ts]=mapminmax(t,0,1);
net=newff(minmax(p),[8,5],,trainrp');;
net=train(net,p,t);
y=sim(net,p);
error=y-t;
res=norm(error);
w1=theta1=
w2=theta2=
你模仿這個就行了我的是3-8-5的。
matlab中bp神經網路的訓練演算法具體是怎麼樣的
2樓：網友
bp演算法的基本思想是，學習過程由訊號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程組成。正向傳播時，輸入樣本從輸入層傳入，經各隱層逐層處理後，傳向輸出層。若輸出層的實際輸出與期望的輸出(教師訊號)不符，則轉入誤差的反向傳播階段。
誤差反傳是將輸出誤差以某種形式通過隱層向輸入層逐層反傳，並將誤差分攤給各層的所有單元，從而獲得各層單元的誤差訊號，此誤差訊號即作為修正各單元權值的依據。這種訊號正向傳播與誤差反向傳播的各層權值調整過程，是週而復始地進行的。權值不斷調整的過程，也就是網路的學習訓練過程。
此過程一直進行到網路輸出的誤差減少到可接受的程度，或進行到預先設定的學習次數為止。
1）正向傳播：輸入樣本－>輸入層－>各隱層（處理）－>輸出層。
注1：若輸出層實際輸出與期望輸出（教師訊號）不符，則轉入2）（誤差反向傳播過程）
2）誤差反向傳播：輸出誤差（某種形式）－>隱層（逐層）－>輸入層。
其主要目的是通過將輸出誤差反傳，將誤差分攤給各層所有單元，從而獲得各層單元的誤差訊號，進而修正各單元的權值（其過程，是乙個權值調整的過程）。
注2：權值調整的過程，也就是網路的學習訓練過程（學習也就是這麼的由來，權值調整）。
具體的公式和推導請參閱相關教材，這裡很難表述公式。
3樓：網友
就是用一組非線性的表示式逼近資料。
求乙個bp神經網路**模型的matlab程式
4樓：網友
bp神經網路**的步驟：
1、輸入和輸出資料。
2、建立網路。fitnet（）
3、劃分訓練，測試和驗證資料的比例。；
4、訓練網路。 train（）
5、根據圖表判斷擬合好壞。ploterrcorr（）；parcorr（）；plotresponse（）
6、**往後資料。net（）
7、畫出**圖。plot（）
執行下列命令。
bp_prediction
得到結果： 2016, 2017, 2018, 2019, 2020,
matlab錯誤使用feedback line 71 輸入引數的數目不足
就是當執行函式的時候，沒有提供足夠的引數。比如，如果需要計算一個數 x 的正弦值，那麼，如果不給定x的話，是沒有辦法得到一個確切的數值的。也就是說，當在命令列中輸入sin 的時候，是不會有正確結果的。這就是作為的輸入引數不足。matlab中的.m檔案實際上氛圍兩種，一種叫做指令碼 script 一種...
如何使用matlab繪製函式曲線
使用matlab繪製函式曲線的方法和操作步驟如下 2 其次，完成上述步驟後，請根據實際情況設定圖示 如下圖所示。3 接著，完成上述步驟後，需要填寫註釋資訊，如下圖所示。4 最後，完成上述步驟後，將獲得相應的效果圖，函式曲線就繪製完成了，如下圖所示。1 用matlabc開啟命令列視窗，直接輸入相關的內...
如何使用Matlab提取Excel中指定列的資料
只讀 張三 num,txt xlsread 工作薄1.xls n find strcmp txt 1,2 end 張三 cj num 1 end,n cj 8691 8685 78 mean cj ans 85.2000 2.全部讀取 num,txt xlsread 工作薄1.xls s size ...