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matlab神经网络拟合
matlab神经网络拟合
如何调出回归曲线
答:
1、首先,生成正弦曲线,并引入随机噪声。2、其次,在
matlab
中使用feedforwardnet函数创建BP
神经网络
,训练网络。3、最后,
拟合
的目标是一个圆,将圆拆成上下两条曲线,分别进行拟合,查看最后的拟合结果。
matlab
中的neural+network+fitting是BP
神经网络
吗?
答:
是的,"neural network fitting" 在
MATLAB
中通常指的是使用反向传播(Backpropagation,BP)
神经网络
进行
拟合
任务。BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型,用于训练和拟合输入与输出之间的非线性关系。通过调整网络的权重和偏置,BP神经网络可以学习输入数据的模式并预测输出。在 MATLAB 中,可以使用 "ne...
为什么
matlab
的BP
神经网络
曲线
拟合
的时候没问题,预测的时候误差这么大...
答:
这是
神经网络
特性导致的,与
matlab
没关系。一方面,如果你的网络层选的神经元的个数和层数不合适,就会导致这种结果;另一方面,如果你的训练样本选择的不合适,或者数据表达的太快,也会导致这种问题。前一个方面根据经验,后一个可以做成神经元的参数可调的。
matlab
BP
神经网络
答:
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,会有什么样的输出。如果要预测t=[6 7]两点的R值,先以t=[1 2 3 4 5]作为输入,R=[12 13 14 14 15]作为输出,训练网络。训练完成之后...
matlab 神经网络
非线性
拟合
过程中出错 Input data size does not mat...
视频时间 1:16
为什么
Matlab神经网络
里面会有聚类分析,模式识别,还有fitting tools...
答:
我的理解是
神经网络
可以 用于预测,模式识别,聚类,fitting tools是
MATLAB
自带工具箱 模式识别与分类 都是基于原始数据通过学习训练网络 来预测新的数据源,通过预测结果来确定属于哪一类。真正的聚类分析是给定初始点迭代通过计算类间距离确定属于哪一类,谱系聚类和kmeans聚类。而神经网络倾向于 有监督学习...
matlab神经网络
目前有什么具体的实际应用
答:
MATLAB中文论坛2010年出过一本书,北航出版社的,叫《
MATLAB神经网络
30个案例分析 (豆瓣)》。我觉得把它作为入门书挺好的,每一章配有视频和代码,可以依样画葫芦。刚刚顺手还看到了另一本书《MATLAB智能算法30个案例分析》,看目录貌似内容也比较接近的。《神经网络》包含的30个例子:P神经网络的数据...
matlab神经网络
工具箱训练出来的函数,怎么输出得到函数代码段_百度知 ...
答:
在默认的训练函数下,
拟合
公式为,y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;用公式计算测试数据[x1;x2]的输出,输入要归一化,输出反归一化 in = mapminmax('apply',[x1;x2],inputStr);y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;y1=mapminmax('reverse',y,outputStr);用bp
神经网络
...
matlab
中gui界面中调用模型
答:
1、首先使用
MATLAB
内置的函数创建模型。2、其次加载用于训练模型的数据。3、然后使用fitlm函数来训练线性回归模型,使用fitnet函数来训练
神经网络
模型。4、最后使用MATLAB的函数保存模型,即可在GUI界面中调用模型。
请问,在
MATLAB
的
神经网络
聚类分析中这个图片是什么图?
答:
这是Self Organizing Maps (SOM)。它的思想很简单,本质上是一种只有输入层--隐藏层的
神经网络
。隐藏层中的一个节点代表一个需要聚成的类。训练时采用“竞争学习”的方式,每个输入的样例在隐藏层中找到一个和它最匹配的节点,称为它的激活节点,也叫“winning neuron”。 紧接着用随机梯度下降法更新...
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