matlab在建立神经网络时如何赋予初始矩阵

我接触matlab12年了,第一次见不用训练直接sim的bp网络,他报的信息是你没有按照常规用神经网络!再问：那我现在程序出现什么问题？

这个真不会

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;

newff中的【8,3】指的是隐层、输出层神经元数,不用指出输入层神经元个数,你建立【8,3】是建立了一个8-8-3的网络.数据o的一个维是一个样本的话,输入神经网络的数据应该转置下变成列向量,即以列

Matrixmusthave1rows.就是说让你输入一个一行的矩阵.你的输入矩阵是两行,33列,而你建立的网络的输入层是一行,就是[0100]这个参数,这个参数矩阵的行数应该与输入矩阵的行数相同,你

%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的神经网络工具箱是内置的,如果完全安装了MATLAB,那么你可以在MATLAB的帮助页面上（帮助页面可以在ComandWindow下输入'helphelp'(不名括单引号),然后看Cont

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

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,

%A百分含量[7.17.06.96.87.2]%B百分含量[3.23.43.63.84.0]%C百分含量[2.52.93.12.62.2]%%硬度[7865786972]%%P=[.];输入T=[.]

%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=1985:2009;T

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

首先是我不知道你用的matlab是什么版本.如果用的2010以后的版本,那么你这样初始化神经网络一定会报警告.2010版以后初始化神经网络的语句是这样的net=newff(p,t,7);输出层不需要自

你的T 少了一个.

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.