神经网络的应用

你这相当于软测量建模,你说的Targe是matlab神经网络工具箱中的吧?我也做了一个神经网络仿真,没有用那个工具箱,直接编的程,我的是二个输入四个输出,其实很简单,一看就懂,想要把qq邮箱给我,我发

收敛和迭代算法有关.反向传播算法是定义一个误差er（往往是输出结果与预想结果之间的某个范数）,然后求出满足误差极小的权向量.如果把误差看成一个连续函数（泛函）的话,求对权向量各分量的偏导为0即可,但是

给每个输入输出设置个最大值和最小值!数据都要有个范围啊~再问：阈值一般是-1或者1，而数据最大最小值归一化之后不是都是0-1之间吗，那也就是说输入的数据都会在阈值的范围内啊，那这个阈值究竟有什么作用？

线性神经网络的构建：net=newlin(PR,S,ID,LR)PR--Rx2阶矩阵,R个输入元素的最小最大矩阵S---输出层神经元个数ID--输入延迟向量,默认值为[0]IR--学习率,默认值为0.

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%由于数据比较大,我又懒得用归一化,所以直接把数据降了3个数量级,%不过我觉得应该没问题,但用归一化结果应该更准确些.%由于初始权值和阀值均是随机给的,所以每次仿真都有点点不同,这是正常的.p=[11

有一个隐层,就相当于三层了.所以肯定是两组阈值.第一层-》隐层-》结果

我建议你不要用Matlab提供的可视化工具,直接用代码编写.这个提示是指你引用的位置超出了维数,记住样本是以列为单位的,而不是行.给你传一个BP神经网络的训练代码,供参考.还是去图书馆借本教材看看吧.

神经元是一个多输入单输出的非线性单元,输入之和需要超过一定数值时,输出才会有反应,这个数值一般称为阈值再问：上面3个公式是神经网络法的计算公式。其中，公式1-1中的a和公式1-3中的b叫做阈值，但a，

%神经网络算法%这是我以前数模校内选拔赛的猪肉价格预测模型的算法,你参考下clear;clc;%P=0:0.1:2*pi;T=sin(P);pnew=0:0.01:2*pi;P=1985:2009;T

在工具箱中点击“newnetwork”,按需求建立神经网络后,在network中点击已有的神经网络,在点击“networksonly”中的training.在新出现的对话框中simulink可看到隐层

说实话,就这些数据实在太少,预测效果太差,除非你只是想要用一用神经网络,否则建议你换个灰色预测之类的方法再问：嗯，谢谢你的回答，我也想到数据太少所以效果会很差，但是这是一个测试实验，我要写毕业论文，然

假设输入的是5个参数,输出1个参数.神经网络的节点结构为5-N-1（N是中间层节点数,数目根据实验效果确定,可选5~10个）关于输入延迟,不清楚意思.是否可以做这样的数据处理：假设t时间的5个输入数据

P=[];‘输入,开盘价,最高价,最低价,收盘价成交量依次5天的数据’T=[];’输出,即第二日的收盘’net=newff(minmax(P),[7,1],{'tansig','logsig'},'t

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一.一些基本常识和原理[什么叫神经网络?]人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式.逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑

简单说来是这样的：超过阈值,就会引起某一变化,不超过阈值,无论是多少,都不产生影响.这是一个定性的理解,可以和数字逻辑电路中电平的阈值类比.

通过模拟人工神经的作用,来构造一个非线性函数,该非线性函数有整个网络模型构成,输入代表输入的一组量,经过神经网络的一系列操作,输出一组值.可用于机器学习等用途

可以使用MATLAB,里面有现成的神经网络工具箱,用来建立BP网络是很简单和方便的.

神经网络的作用：（未尽之言参照百度百科）{模拟人类实际神经网络的数学方法问世以来,人们已慢慢习惯了把这种人工神经网络直接称为神经网络.神经网络在系统辨识．模式识别,智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景