摘要 在Matlab R2010a版中,如果要创建一个具有两个隐含层.且神经元数分别为5.3的前向BP网络,使用旧的语法可以这样写: net1 = newff(minmax(P), [5 3 1]); 注意minmax()函数的使用,还有对输出层神经元数(1)的指定. 当然也可以采用新的语法,更简洁(请留意差异): net2 = newff(P, T, [5 3]); 不用求minmax,也不用人工指定输出层神元数了(newff会根据参数T自行推导). 不过,为了得到与书本示例接近的结果,接下来

<精通Matlab神经网络>书中示例10-16,在创建BP网络时,原来的写法是: net = newff(minmax(alphabet),[S1 S2],{'logsig' 'logsig'},'traingdx'); 因为运行过程中有提示,自然想改成新写法(参考之前的随笔<MATLAB神经网络函数NEWFF()新旧用法差异>): net = newff(alphabet, targets, S1, {'logsig', 'logsig'}, 'traingdx'); net.d

这两天在看M.Tim Jones的<人工智能>,书中不只介绍原理,而且都有相应的c代码实现. 虽然代码不完全,不过缺少的部分完全可以自己补完. 差异演化和昨天实现的PSO很类似,都属于优化算法. 算法步骤: 1.设定种群个体个数和需要迭代的次数.当然也可以设定条件,然后判断是否停止迭代. 2.定义交叉概率CR,个体有一定概率进行变异,如果变异则进行第3步,如果不变异则下一代个体和当前个体一样. 3.在种群中随机选出三个互不相同的个体进行变异,变异公式如下(有博士论文总结了一大堆变异公式): X

matlab 中"newff" 函数的使用方法技巧|和各参数的意义 先来一个简单的源程序让大家练习一下: % Here input P and targets T define a simple function which  % we can plot:  p = [0 1 2 3 4 5 6 7 8];  t = [0 0.84 0.91 0.14 -0.77 -0.96 -0.28 0.66 0.99];  plot(p,t,'o')  net = newff([0 8],[10

MATLAB最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多内容,请看标签:MATLAB.聚类 注:X与Y数据维度必须一致! 1. MMD介绍 2. MATLAB程序 数据 注:数据集仅供参考,并不能真正用于研究中. 源域: 2.1789 1.7811 5.079 4.9312 0.8621 2.1287 4.9825 2.3388 2.6347 1.9563 4.5392 4.

                                                        先来看看成果图: OK,开始画图: 实验背景声明:在脑影像分析中,我们首先构建脑网络,然后使用双样本t对比两组人的连接差异,然后使用以上的图进行可视化,一般红色连接代表显著升高,绿色代表显著下降.(非必须,根据实际需求设计,如上图中红色代表相应的连接差异与HAMD抑郁量表评分显著相关,绿色表示不相关).这里呢,我们研究了一组病人以及年龄性别匹配的健康被试的fMRI的数据,首先进行fMR

在向一个caffe模型传递输入数据的时候,要注意以下两点: 1. opencv中Mat数据在内存中的存放方式是按行存储,matlab中图像在内存中的存放方式是按列存储. 2. opencv中Mat数据的默认通道顺序是BGR,matlab中图像默认通道顺序是RGB.

第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度会有差异.我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度的数据. 一种解决方法是用已有的数据训练一个

转自:http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽

本文主要内容包含: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 . 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集.Iris数据集能够在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现须要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神

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

第一种 %% %用神经网络解决异或问题 clear clc close ms=4;%设置4个样本 a=[0 0;0 1;1 0;1 1];%设置输入向量 y=[0,1,1,0];%设置输出向量 n=2;%输入量的个数 m=3;%隐层量的个数 k=1;%输出层的个数 w=rand(n,m);%为输入层到隐层的权值赋初值 v=rand(m,k);%为隐层到输出层的权值赋权值 yyuzhi=rand(1,m);%为输入层到隐层的阈值赋初值 scyuzhi=rand(1,1);%为隐层到输出层的阈值赋权

第一节.神经网络基本原理  1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型  人工神经元是神经网络的基本元素,其原理可以用下图表示: 图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值 ( threshold ),或称为偏置( bias ).则神经元i的输出与输入的关系表示为: 图中 yi表示神经元i的输出,函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfe

基本就三个函数: newff():创建一个bp神经网络 train():训练函数 sim():仿真函数 同时具有可视化界面,但目前不知道可视化界面如何进行仿真,且设置不太全 工具箱:Neural net fitting textread使用方法:http://blog.sina.com.cn/s/blog_9e67285801010bju.html ex1. clear; clc; %注意P矩阵,matlab默认将一列作为一个输入 P=[0.5152 0.8173 1.0000 ; 0.8173

接着昨天的工作,把最后一部分识别讲完. 关于字符识别这块,一种最省事的办法是匹配识别,将所得的字符和自己的标准字符库相减,计算所得结果,值最小的即为识别的结果.不过这种方法是在所得字符较为标准的情况,由于众多因素影响,切割出来的字符往往不是标准的,因此识别效果也不好.本次采用的BP神经网络方法,至于像其他的分类器方法,没有尝试,这里就不说了. 利用神经网络的方法的思路也比较清晰,将已有的字符库输入到神经网络的输入口进行训练,然后用训练好的神经网络对待识别的字符继续识别,输出识别结果.matlab

Matlab使用的一点儿体会(For Beginner) 作者:Genial(山城棒棒儿军)    转自 不明 真正接触matlab一年左右,我很喜欢上了matlab的简单的语法,易于绘制图形,gui编程也非常容易, 并且功能强大的开放式的toolbox. 因此,尽管我一直没有这方面的应用,但是我还是对它非常感兴趣. 现将个人的matlab的一点学习体会列在这里,愿能够对大家(特别是初学者)起到一点儿微薄的作用也好. 1. help:最有效的命令(参阅了瀚海mathtools的 starryni

概述: 1 人工神经网络介绍 2 人工神经元 3 MATLAB神经网络工具箱 4 感知器神经网络 5 感知器神经网络 5.1 设计实例分析 clear all; close all; P=[ ; ]; T=[ ]; %建立神经网络 net=newp(minmax(P),,'hardlim','learnp'); %对神经网络进行训练,net是建立网络,P是输入向量,T是目标向量 net=train(net,P,T); %对网络进行仿真 Y=sim(net,P); %绘制建模点 plotpv(P,

//目的是学习在BP神经网络的基础上添加遗传算法,蚁群算法等优化算法来优化网络,这是后话. 先简单了解了MATLAB中的神经网络工具箱,工具箱功能还是非常强大的,已经可以拟合出非常多的曲线来分析了. 神经网络工具箱选择(4种) 今天下载了自带的example跑了一次试一下 选择隐藏神经元个数 训练结束后可以在plot查看各种图表,这里只对工具箱操作做简单介绍 最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数,在网上搜索了一下,发现了很多模型来预测,比如利用回归模型.时间序列模型,GM(1,1)模型,可是

工序工时由该工序的工艺参数决定,有了工时后乘以固定因子就是计件工资.一般参考本地小时工资以及同类小时工资并考虑作业的风险等因素给出固定因子 采用的VS2010 , Matlab2015a 64,  开发端是win7 64 , 部署端是win2012 R2 Datacenter 64 Matlab部分 下面是样本数据: 注意样本数据要尽可能全面,比方这里会交换L与R后做为另一组样本数据一起交给系统训练 打钩的数据会抽取来训练,WTime是目标,所以5个输入1个输出. 训练代码 clc clear