神经网络P=-1:0.1:

神经网络P=-1:0.1: 神经网络中定义的 n=10:0.1:10 神经网络权值和阈值的离线训练程序怎么写我有一个3-5-1结构的神经网络 现在权值和阈值要离线训练下,不知哪条语句能用,在书上看到【w,b】=solvelin(p,t)不知道p,t代表啥意思?书上没写呢,希望 matlab神经网络工具箱的网络训练问题%输入向量inputsinputs=[0.1 0.20.3 0.4 0.8;0.6 0.7 0.6 0.9 1;1 2 3 6 5;6 7 8 9 12;11 15 13 14 15];%归一化处理for i=1:5p(i,:)=(inputs(i,:)-min(inputs(i,:)))/(max(inputs(i,:))-min(inputs(i,:)))end matlab 2013 BP神经网络 拟合函数按照书上抄的,效果却不好 p=-1:0.1:0.9;t=[-0.832 -0.423 -0.024 0.344 1.282 3.456 4.02 3.232 2.102 1.504... 0.248 1.242 2.344 3.262 2.052 1.684 1.022 2.224 3.022 1.984];[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=pre matlab神经网络中P_test是什么意思?P为输入向量. matlab神经网络工具箱中newrb(P,T,GOAL,SPEARD,MN, BP神经网络中net.iw{1,1} RBF 神经网络 预测 matlab这是我已经写的：p=[1 0.393836 0.315068 0.188365;0.393836 0.315068 .188365 0.113014;0.315068 0.188356 0.113014 0.071918]；t=[0.188356 0.113014 0.071918 0.027397];goal=0.001;spread=1.0;mn=20;df=1;net=newrb(p,t,goa MATLAB BP神经网络训练P=[392,584,776,2713,3236,2783,2163;718,1043,1368,4318,5054,4483,3769];T=[1.4404,1.4722,1.4753,1.497,1.7663,1.6807,1.7426];net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm');net.trainParam.show = 50;net.trainParam.lr matlab 训练神经网络p=[0.5,0.6,0.2,0.8.0.6;0.3,0.5,0.8,0.4,0.4;0.4,0.3,0.4,0.6,0.4;0.4,0.3,0.4,0.5,0.6;0.3,0.2,0.3,0.2,0.3]; t=[0.62,0.45,0.38,0.46,0.26]; net=newff(minmax(p),[6,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');net.trainParam.epochs=1000;net.t matlab BP神经网络matlab BP神经网络 可以预测未来的几个点吗 或者可以拟合出函数曲线延伸到未知区域?例如t=[1 2 3 4 5] R=[12 13 14 14 15] 然后经过建立 BP神经网络 模型 预测t=[6 7] 两点的R值呢! BP神经网络中的激励函数除了S型函数,还有什么函数?感觉BP神经网络中的S型函数f(x)=1/(1+exp(-x))不太好,哪位高手能不能提供更好一点的激励函数.您的建议。我在做毕业论文，做的是BP神经网络 关于MATLAB中神经网络工具箱的问题net = newlin([-1 1;-1 1],1); 麻烦高手解释一下这句话的具体意思,既然范围是-1到1,为什么P = [1 2 2 3; 2 1 3 1];呢?还有[-1 1;-1 1]这个的具体意思,问的可能不太好,希望 关于BP神经网络出现的问题%bp神经网络构建P=[8 9 9 9 8 9 9 9 2 2 2 2 70;6 9 9 7 0 0 0 1 1 2 2 0 31;9 0 7 11 7 9 2 5 1 1 3 4 50;8 5 0 8 7 7 9 7 1 1 2 4 51;0 4 9 4 4 11 9 11 1 2 3 7 52;9 14 1 10 5 1 10 6 1 1 3 4 56;1 9 11 8 6 0 11 10 1 2 matlab bp神经网络预测问题load('P1.mat');%1920*6矩阵load('T.mat');%1920*1矩阵load('Y.mat');%480*6矩阵load('E1.mat');%480*1矩阵net=newff(minmax(P),[10,5],{'tansig' 'purelin' 'purelin'},'traingdm');net.trainParam.epochs=2500;net.trainPar matlab bp神经网络 精度低>> p=[14.8 25 32.1;25 32.1 38;32.1 38 52;38 52 53.2;52 53.2 54;53.2 54 58;54 58 68.1;58 68.1 86;68.1 86 90.1;86 90.1 100;90.1 100 105.0;100 105.0 107.3;105.0 107.3 108.6;107.3 108.6 109.7;108.6 109.7 110.2;109.7 110.2 1 求助检查BP神经网络预测程序clear,clcP=1988:2003;%输入T=[ 0.1093 0.1110 0.1127 0.1141 0.1154 0.1164 0.1171 0.1175 0.1178 0.1179 0.1179 0.1178 0.1179 0.1180 0.1182 0.1186];%输出% 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P)