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TRAINGDX

  • 標準BP神經網絡算法程序:動量BP算法程序:% 調用 TRAINGDX 算法訓練 BP 網絡 粒子群優化神經網絡源程序

    標準BP神經網絡算法程序:動量BP算法程序:% 調用 TRAINGDX 算法訓練 BP 網絡 粒子群優化神經網絡源程序

    標簽: TRAINGDX 算法 程序 BP

    上傳時間: 2013-12-30

    上傳用戶:498732662

  • 用“提前停止”方法提高BP網絡推廣能力 本例將用提前停止和訓練函數TRAINGDX相結合來避免“過度擬合”產生的誤差

    用“提前停止”方法提高BP網絡推廣能力 本例將用提前停止和訓練函數TRAINGDX相結合來避免“過度擬合”產生的誤差

    標簽: TRAINGDX BP網絡 函數 誤差

    上傳時間: 2013-11-28

    上傳用戶:xinzhch

  • 神經網絡訓練根據Kolmogorov定理

    神經網絡訓練根據Kolmogorov定理,輸入層有14個節點,所以中間層有29個節點 %中間層神經元的傳遞函數為 tansig %輸出層有8個節點,其神經元傳遞函數為logsig %訓練函數采用TRAINGDX

    標簽: Kolmogorov 神經網絡 定理

    上傳時間: 2014-01-14

    上傳用戶:pkkkkp

  • 采用“提前停止”方法提高 BP 網絡的推廣能力。對于和例 2相同的問題

    采用“提前停止”方法提高 BP 網絡的推廣能力。對于和例 2相同的問題,在本例中我們將采用訓練函數 TRAINGDX

    標簽: BP 網絡

    上傳時間: 2014-01-19

    上傳用戶:開懷常笑

  • 2013遺傳算法工具箱

    % 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]; p=p'/m; r=sim(bpnet,p); R=r'*n; display(R);

    標簽: 2013 算法 工具箱

    上傳時間: 2016-05-28

    上傳用戶:shanqiu

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