bp神經網路及matlab實現

阿新 • • 發佈：2019-01-15

%讀取訓練資料 [f1,f2,f3,f4,class] = textread('trainData.txt' , '%f%f%f%f%f',150); %特徵值歸一化 [input,minI,maxI] = premnmx( [f1 , f2 , f3 , f4 ]') ;%構造輸出矩陣 s = length( class) ; output = zeros( s , 3 ) ; for i =1 : s output( i , class( i ) ) =1 ; end %建立神經網路 net = newff( minmax(input) , [103] , { 'logsig

''purelin' } , 'traingdx' ) ; %設定訓練引數 net.trainparam.show =50 ; net.trainparam.epochs =500 ; net.trainparam.goal =0.01 ; net.trainParam.lr =0.01 ; %開始訓練 net = train( net, input , output' ) ;%讀取測試資料 [t1 t2 t3 t4 c] = textread('testData.txt' , '%f%f%f%f%f',150); %測試資料歸一化 testInput = tramnmx ( [t1,t2,t3,t4]

' , minI, maxI ) ;%模擬 Y = sim( net , testInput ) %統計識別正確率 [s1 , s2] = size( Y ) ; hitNum = 0 ; for i =1 : s2 [m , Index] = max( Y( : , i ) ) ; if( Index == c(i) ) hitNum = hitNum +1 ; end end sprintf('識別率是 %3.3f%%',100* hitNum / s2 )

bp神經網路及matlab實現

%讀取訓練資料 [f1,f2,f3,f4,class] = textread('trainData.txt' , '%f%f%f%f%f',150); %特徵值歸一化 [input,minI,maxI] = premnmx( [f1 , f2 , f3 , f4 ]') ;%構造輸出矩陣 s = leng

BP神經網路與MATLAB實現案例一

眾做周知，BP神經網路是最常用的一種神經網路。本文主要講解%實現對玫瑰的識別%案例。關於神經網路的介紹與BP的詳解，論壇裡鋪天蓋地，不在此贅述。一.BP簡述簡要概括一下：一

BP神經網路與MATLAB實現案例二

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BP神經網路的Matlab實現——人工智慧演算法

這幾天在各大媒體上接觸到了人工智慧機器學習，覺得很有意思，於是開始入門最簡單的機器演算法——神經網路訓練演算法（Neural Network Training）;以前一直覺得機器學習很高深，到處是超高等數學、線性代數、數理統計。入坑發現確實是這樣！但是呢由專案例

《BP神經網路的MATLAB實現》

一. BP神經網路實現（不使用MATLAB神經網路工具箱） 1. 問題公路運量主要包括公路客運量和公路貨運量兩方面。某個地區的公路運量主要與該地區的人數、機動車數量和公路面積有關，已知該地區20年(1990-2009)的公路運量相關資料如下：

粒子群優化演算法對BP神經網路優化 Matlab實現

1、粒子群優化演算法粒子群演算法(particle swarm optimization，PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出，該演算法模擬鳥叢集飛行覓食的行為，鳥之間通過集體的協作使群體達到最優目的，是一種基於 Swarm Inteligence的優化方法。同遺傳演算法類似，也是一種

神經網路學習（3）————BP神經網路以及python實現

一、BP神經網路結構模型 BP演算法的基本思想是，學習過程由訊號的正向傳播和誤差的反向傳播倆個過程組成，輸入從輸入層輸入，經隱層處理以後，傳向輸出層。如果輸出層的實際輸出和期望輸出不符合

機器學習之神經網路及python實現

神經網路在機器學習中有很大的應用，甚至涉及到方方面面。本文主要是簡單介紹一下神經網路的基本理論概念和推算。同時也會介紹一下神經網路在資料分類方面的應用。首先，當我們建立一個迴歸和分類模型的時候，無論是用最小二乘法（OLS）還是最大似然值（MLE）都用來使得殘差達到最小。因此我們在建立模型的時候，都會有一個l

簡單BP神經網路的python實現

貼上一個前兩天寫的不用框架實現隨機梯度下降的GitHub連結吧，具體說明可以看裡面的文件。============================18.6.3 update=======================================儘管神經網路已經有了很完備

BP神經網路python簡單實現

BP神經網路的原理在網上有很詳細的說明，這裡就不打算細說，這篇文章主要簡單的方式設計及實現BP神經網路，並簡單測試下在恆等計算（編碼）作測試。 BP神經網路模型圖如下 BP神經網路基本思想 BP神經網路學習過程由資訊的下向傳遞和誤差的反向傳播兩個過程組成正向傳遞：由

包含啟用函式的多層神經元網路及matlab實現

1. 兩層神經網路結構雙輸入單輸出的兩層神經網路結果如下圖所示。其中括號中表示實際的權值、輸出值、閾值等神經網路的引數，括號外的變量表示估計的權值、輸出值、閾值等值。具體的公式推導可參考周志華的《機器學習》清華大學出版社第5.3節的內容。對於最後的代價函式的顯

BP神經網路的Python實現

import numpy as np class BPNetWork(object): """ 全連線神經網路，採用BP演算法訓練。 """ def __init__(self, layers, act_func='ta

BP神經網路-- C語言實現上

在上一篇文章中，介紹了BP神經網路的基本模型、模型中的一些術語並對模型進行了數學上的分析，對它的原理有了初步的認識。那麼如何用程式語言來具體的實現它，將是我們下一步需要討論的問題。本文選取的是C語言來實現一個簡單的單隱藏層的BP神經網路（預設大家瞭解了BP神經網路的基本

（轉）用遺傳演算法優化BP神經網路的Matlab程式設計例項

此文章首次在simwe公開發表，屬於GreenSim團隊原創作品，轉載請註明！由於BP網路的權值優化是一個無約束優化問題，而且權值要採用實數編碼，所以直接利用Matlab遺傳演算法工具箱。以下貼出的程式碼是為一個19輸入變數，1個輸出變數情況下的非線性迴歸而設計的，如果要應用於其它情況，只需改動編解碼函式即可

淺顯易懂的BP神經網路演算法matlab處理方法詳解

BP神經網路演算法提供了一種普遍並且實用的方法從樣例中學習值為實數、離散值或者向量的函式，這裡就簡單介紹一下如何用MATLAB程式設計實現該演算法。這裡以一個普遍實用的簡單案例為例子進行程式設計的說明。 1、假設一組x1,x2,x3的值對應一個y值，有2000組這樣

機器學習之BP神經網路以及 tensorflow 實現

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BP神經網路學習及matlab實現

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基於BP人工神經網路的數字字元識別及MATLAB實現

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130行程式碼實現BP神經網路原理及應用舉例

優化演算法是機器學習的一個重要組成部分，BP神經網路是深度學習的基礎，BP神經網路原理非常簡單，幾乎可以理解作是logistic迴歸的一種集合方式，在前面的博文中，筆者利用R語言實現了幾種優化演算法，本文以前面提到的粒子群演算法為工具，以神經網路的原理為基礎，實現了

使用MATLAB的神經網路工具箱簡易實現BP網路

%準備好訓練集 %人數(單位：萬人) numberOfPeople=[20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73