4.1 案例背景 \[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\] 4.2 模型建立 神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出.遗传算法极值寻优把训练后的 BP 神经网络预测结果作为个体适应度值,通过选择.交叉和变异操作寻找函数的全局最优值及对应输入值. 网络结构:2-5-1 训练数据:3900,测试数据:100 4.3 编程实现 %% 基于神经网络遗传算法的系统极值寻优 %% 清空环境变量 c…

7.1 案例背景 7.1.1 RBF神经网络概述 径向基函数是多维空间插值的传统技术,RBF神经网络属于前向神经网络类型,网络的结构与多层前向网络类似,是一种三层的前向网络.第一层为输入层,由信号源结点组成:第二层为隐藏层,隐藏层节点数视所描述问题的需要而定,隐藏层中神经元的变换函数即径向基函数是对中心点径向对称且衰减的非负非线性函数,该函数是局部响应函数,而以前的前向网络变换函数都是全局响应的函数:第三层为输出层,它对输入模式作出响应.RBF网络的基本思想是:用RBF作为隐单元的“基”构成隐藏…

1.神经网络工具箱概述 Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器.线性网络.BP网络.径向基函数网络.竞争型神经网络.自组织网络和学习向量量化网络.反馈网络.本文只介绍BP神经网络工具箱. 2.BP神经网络工具箱介绍 BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值,使得网络输出的均方误差和最小.下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称: (1)newff:创建一前馈BP网络(隐含层只有一层) (2)newcf:创建一多层前馈BP网络(隐含…

BP神经网络 百度百科:传送门 BP(back propagation)神经网络:一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是目前应用最广泛的神经网络 #设置文件工作区间 setwd('D:\\dat') #读入数据 Gary=read.csv("sales_data.csv")[,2:5] #数据命名 library(nnet) colnames(Gary)<-c("x1","x2","x3","y&q…

3.1 案例背景 遗传算法(Genetic Algorithms)是一种模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法. 其基本要素包括:染色体编码方法.适应度函数.遗传操作和运行参数. 非线性函数:$y=x_{1}^{2}+x_{2}^{2}$ 3.2 模型建立 3.2.1 算法流程 遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阔值,种群中的每个个体都包含了一 个网络所有权值和阔值,个体通过适应度函数计算个体适应度值,遗传算法通过选择.交叉和变异操作找到最优适应度值对应个…

2.1 案例背景 在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模.在这种情况下,可以建立BP神经网络表达这些非线性系统.该方法把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的BP神经网络预测系统输出. 本章拟合的非线性函数为\[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\]该函数的图形如下图所示. t=-5:0.1:5; [x1,x2] =meshgrid(t); y=x1.^2+x2.^2; s…

以前搞数学建模的时候,研究过(其实也不算是研究,只是大概了解)一些人工智能算法,比如前面已经说过的粒子群算法(PSO),还有著名的遗传算法(GA),模拟退火算法(SA),蚁群算法(ACA)等.当时懂得非常浅,只会copy别人的代码(一般是MATLAB),改一改值和参数,东拼西凑就拿过来用了,根本没有搞懂的其内在的原理到底是什么.这一段时间,我又重新翻了一下当时买的那本<MATLAB智能算法30个案例分析>,重读一遍,发现这本书讲的还是非常不错的,不仅有现成算法的MATLAB实现,而且把每一种算…

MATLAB 中BP神经网络算法的实现 BP神经网络算法提供了一种普遍并且实用的方法从样例中学习值为实数.离散值或者向量的函数,这里就简单介绍一下如何用MATLAB编程实现该算法. 具体步骤   这里以一个普遍实用的简单案例为例子进行编程的说明. 假设一组x1,x2,x3的值对应一个y值,有2000组这样的数字,我们选择其中1900组x1,x2,x3和y作为样本,其余100组x1,x2,x3作为测试数据来验证.   首先需要读取这些数据,并把数据赋值给input 和 output . 我是把数据…

BP神经网络介绍 神经网络是机器学习中一种常见的数学模型,通过构建类似于大脑神经突触联接的结构,来进行信息处理.在应用神经网络的过程中,处理信息的单元一般分为三类:输入单元.输出单元和隐含单元. 顾名思义:输入单元接受外部给的信号与数据:输出单元实现系统处理结果的输出:隐含单元处在输入和输出单元之间,从网络系统外部是无法观测到隐含单元的结构的.除了上述三个处理信息的单元之外,神经元间的连接强度大小由权值等参数来决定. 图为BP神经网络结构:(图片均为截图来的笔记,蒟蒻手动狗头) 单个神经元的工作…

技术背景 在前面的几篇博客中,我们分别介绍了MindSpore的CPU版本在Docker下的安装与配置方案.MindSpore的线性函数拟合以及MindSpore后来新推出的GPU版本的Docker编程环境解决方案.这里我们在线性拟合的基础上,再介绍一下MindSpore中使用线性神经网络来拟合多变量非线性函数的解决方案. 环境配置 在按照这篇博客中的方法进行安装和配置之后,可以在本地的docker镜像仓库中找到一个mindspore的镜像: [dechin-manjaro gitlab]# d…

秒懂神经网络---BP神经网络具体应用不能说的秘密 一.总结 一句话总结: 还是要上课和自己找书找博客学习相结合,这样学习效果才好,不能单视频,也不能单书 BP神经网络就是反向传播神经网络 1.BP神经网络是什么? 反向传播神经网络:通过样本数据的训练,不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降,逼近期望输出. BP网络(Back-ProPagation Network)又称反向传播神经网络, 通过样本数据的训练,不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降,逼近期望输出.它是一种应用…

前言:这只是我的一个学习笔记,里边肯定有不少错误,还希望有大神能帮帮找找,由于是从小白的视角来看问题的,所以对于初学者或多或少会有点帮助吧. 1:人工全连接神经网络和BP算法 <1>:人工神经网络结构与人工神经网络可以完美分割任意数据的原理: 本节图片来源于斯坦福Andrew Ng老师coursea课件(此大神不多介绍,大家都懂) 在说明神经网络之前,先介绍一下神经网络的基础计算单元,感知器. 上图就是一个简单的感知器,蓝色是输入的样本,g(z)是激活函数,z=x1*w1+-,a=g(z) 这…

matlab有遗传算法工具箱. 核心函数:   (1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数  [输出参数]  pop--生成的初始种群  [输入参数] num--种群中的个体数目 bounds--代表变量的上下界的矩阵  eevalFN--适应度函数 eevalOps--传递给适应度函数的参数 options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B…

Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别.语音识别.无人驾驶等技术上都已经落地.而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶.智能助手.图像识别等许多层面.苹果业已开始全面拥抱机器学习,新产品进军家庭智能音箱并打造工作站级别Mac.另外,腾讯的深度学习平台Mariana已支持了微信语音识别的语音输入法.语音开放平台.长按语音消息转文本等产品,在微信图像识别中开始应用.全球前十大科技公司全部发力人工智能理论研究和应用的实现…

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_…

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_…

匿名函数,子函数,私有函数等函数类型 匿名函数: 匿名函数没有函数名,也不是.m文件,只包含一个表达式和输入输出参数. Fxy=@(x,y)x.^y+3*x*y x,y为输入输入参数,Fxy为函数名 子函数: 在 Matlab中, 多个函数写入一个.m文件中.其中出现的第一个函数称为主函数,其他函数称为子函数,保存时文件名与主函数名相同,外部程序只能调用主函数. 特点: 子函数只能被同一文件下的其他函数调用 通过名称调用函数时优先调用子函数,再调用内置函数. 同一文件的主函数,子函数工作区独立,…

突然有个想法,能否通过学习一阶RC电路的阶跃响应得到RC电路的结构特征——时间常数τ(即R*C).回答无疑是肯定的,但问题是怎样通过最小二乘法.正规方程,以更多的采样点数来降低信号采集噪声对τ估计值的影响.另外,由于最近在捣鼓Jupyter和numpy这些东西,正好尝试不用matlab而用Jupyter试试看.结果是意外的好用,尤其是在Jupyter脚本中插入LaTeX格式的公式的功能,真是太方便了!尝试了直接把纸上手写的公式转换到Jupyter脚本中的常见工具软件. 以下原创内容欢迎网友转载,…

##numpy函数库中一些常用函数的记录 最近才开始接触Python,python中为我们提供了大量的库,不太熟悉,因此在<机器学习实战>的学习中,对遇到的一些函数的用法进行记录. (1)mat( ) numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素.虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可以得到不同的结果,其中numpy函数库中matrix与MATLAB中matrices等价. 调用mat( )函数可以将数…

阅读目录 1.绝对值函数ABS(x)和返回圆周率的函数PI() 2.平方根函数SQRT(x) 3.获取随机函数的函数RAND()和RAND(x) 4.四舍五入函数ROUND(x,y) 5.符号函数SIGN(x) 6.获取整数的函数CEILING(x)和FLOOR(x) 7.幂运算函数POWER(x,y).SQUARE(x).和EXP(x) 8.对数的运算LOG(x)和LOG10(x) 9.角度与弧度相互转换的函数RANDIANS(x)和DEGREES(x) 10.正弦函数SIN(x)和反正弦函数…

阅读目录 1.ASCII()函数 2.CHAR()函数 3.LEFT()函数 4.RIGHT()函数 5.LTRIM()函数 6.RTRIM()函数 7.STR()函数 8.字符串逆序的函数REVERSE() 9.计算字符串的长度函数LEN(str) 10.匹配字符串开始位置的函数CHARINDEX(str1,str,[start]) 11.SUBSTRING()函数 12.LOWER() 13.UPPER()函数 14.替换函数REPLACE(s,s1,s2) 字符串函数用于对字符和二进制字符…

“JavaScript设计得最出色的就是它的函数的实现.” -- <JavaScript语言精粹> 函数包含一组语句,它们是JS的基础模块单元,用于指定对象的行为.一般来说,所谓编程,就是将一组需求分解成一组函数与数据结构的技能. 1.函数的功能 代码重复性使用 模块化编程 2.语法: 使用函数前要先定义才能使用 函数定义有三个部分:函数名,参数列表,函数体 格式: function 函数名([参数1, 参数2, ...]){ 函数执行部分; return 表达式; } 例如: <scr…

字符串函数用于对字符和二进制字符进行各种操作 1.ASCII()函数  ASCII(character_expression)函数用于返回字符串表达式中最左侧的ASCII代码值.参数character_expression必须是一个char或varchar类型的字符串表达式. eg: select ASCII('s'),ASCII('sql'),ASCII('1');执行结果如图:字符's'的ASCII值为115,所以第一行和第二行返回结果相同,对于第三条语句中的纯数字的字符串,可以不用单引号括…

效果里面的函数, 如show, hide,slideDown等, 这些都叫 "效果"函数, 但是里面可以包含动画, 也可以 不包含动画. 动画,是指 元素 的内容 是 逐渐 显示/隐藏的, 不是一下子就 出来的. 如果函数中的参数 speed 或 spe, 不写, (speed的默认值等于0) 就是 "直接效果, 原始效果", 没有 动画的 版本; 如果指定了参数 spe, 就是有动画的版本, 两者都是 " 效果 " 函数 效果函数中的 spee…

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数009,Measure,测量函数 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjec…

原创文章,转载请注明作者与本文原始URL. 问题描述:最近遇到这样一个问题,在调用C++的一个成员函数时,总是进错函数.在调用 pMsg->GetMsgContent() 的时候,总是进入到 pMsg->CreateMsgID() 里面去,调试半天,没发现异样,但是单步跟进去时,也总是进错函数.原因:百思不得其解,最后发现原因是,动态库导出虚接口时的头文件 IMsgFactoy.h 和可执行程序链接时用的头文件不一样,所以才进错了函数.由果推因,之所以进错函数,是因为头文件不一样.总结:1.调…

这篇也没什么好说的,初始化jQuery对象的函数要处理多种情况,已经被寒冬吐槽烂了.关联节点获取函数主要基于两个工具函数dir和sibling,前者基于指定的方向遍历,后者则遍历兄弟节点(真的不能合并?).后面的一些API则主要调用这两个函数.大几百行代码,不过逻辑很简单 // Initialize a jQuery object // A central reference to the root jQuery(document) var rootjQuery, // Use the corr…

http://blog.csdn.net/freeboy1015/article/details/7635012 为什么内联函数,构造函数,静态成员函数不能为virtual函数? 1> 内联函数 内联函数是在编译时期展开,而虚函数的特性是运行时才动态联编,所以两者矛盾,不能定义内联函数为虚函数. 2> 构造函数 构造函数用来创建一个新的对象,而虚函数的运行是建立在对象的基础上,在构造函数执行时,对象尚未形成,所以不能将构造函数定义为虚函数. 3> 静态成员函数 静态成员函数属于一个类而非…

语法 stringobject.replace(regexp/substr,replacement) 只讲解这个:参数replacement为函数时,这个参数函数的参数代表的意义,以及运行次数,及过程 常用位置 编写js模板,像artTemplete模板就频繁用到这个方法.…

为了让函数只在页面加载完毕后才得到执行,我们会把函数绑定到onload事件上: window.onload = userFunction 但如果有两个函数:firstFunction() 和 secondFunction(),都想让它们在页面加载完毕后得到执行,该怎么办?如果这样:      window.onload = firstFunciton;      window.onload = secondFunction; 只有最后一个函数能被执行.由此可得:每个事件处理函数只能绑定一条指令.…