大师作文网人工神经网络——RBF网络出问题了,
来源：学生作业帮 编辑：大师作文网作业帮 分类：数学作业 时间：2024/11/11 17:15:33
人工神经网络——RBF网络出问题了,
我要建立rbf 网络：输入：p1=[0.8 0.78 0.64 0.67 0.65 0.7 0.8 0.75 0.72 0.67;0.90 0.91 0.88 0.89 0.91 0.87 0.85 0.9 0.93 0.89;840 760 850 900 1000 930 1100 950 980 970;0.68 0.87 0.9 0.89 0.78 0.69 0.88 0.85 0.86 0.78;0.08 0.1 0.08 0.06 0.1 0.15 0.14 0.13 0.09 0.06;3 3 2 3 4 3 5 5 3 3;270 250 300 300 290 280 250 250 260 280;0.67 0.88 0.9 0.68 0.75 0.85 0.91 0.88 0.78 0.87;3 4 4 3 4 4 5 5 3 5;0.88 0.88 0.85 0.9 0.91 0.92 0.9 0.89 0.9 0.91;220 200 260 280 180 170 200 250 260 240;2.4 3 1.9 2.2 1.7 1.9 2 1.5 1.6 1.8;0.13 0.08 0.14 0.11 0.11 0.12 0.13 0.13 0.12 0.1;0.19 0.2 0.14 0.18 0.11 0.13 0.13 0.14 0.11 0.11;3 4 2 3 2 2 2 2 2 2;2 2 4 4 2 2 3 3 3 4;0.68 0.71 0.78 0.81 0.85 0.85 0.88 0.78 0.8 0.82;2 2 4 4 2 2 3 3 3 4;0.81 0.87 0.85 0.8 0.81 0.82 0.82 0.83 0.84 0.85;0.85 0.86 0.87 0.88 0.8 0.84 0.82 0.83 0.85 0.84;0.86 0.87 0.82 0.86 0.85 0.86 0.88 0.9 0.85 0.87]
输出：t=[0.81 0.86 980 0.83 0.09 3 350 0.78 2 0.86]
用p=[0.69 0.65 0.64 0.75 0.7 0.68 0.71 0.81;0.91 0.89 0.92 0.87 0.9 0.9 0.85 0.86;700 960 1000 980 850 750 870 980;0.84 0.88 0.65 0.8 0.74 0.8 0.85 0.83;0.12 0.14 0.07 0.13 0.1 0.13 0.11 0.09;4 5 4 3 3 4 4 3;300 265 305 240 290 290 310 350;0.77 0.89 0.6 0.82 0.78 0.7 0.85 0.78;4 3 4 4 3 3 3 2;0.83 0.96 0.99 0.87 0.8 0.85 0.87 0.86;200 260 170 200 220 220 240 250;3.2 1.4 1.9 2 1.8 2 1.8 2.1;0.12 0.08 0.14 0.09 0.15 0.11 0.1 0.09;0.13 0.15 0.2 0.21 0.12 0.14 0.16 0.17;2 3 4 4 2 2 2 3;3 4 3 2 3 3 3 2;0.71 0.75 0.8 0.65 0.7 0.75 0.8 0.7;3 2 4 3 3 3 3 2;0.78 0.86 0.75 0.8 0.82 0.8 0.78 0.82;0.92 0.91 0.84 0.87 0.89 0.88 0.89 0.85;0.92 0.87 0.85 0.9 0.89 0.91 0.9 0.88]来检验,具体我的代码是：
net=newrb(p1,t)
y=sim(net,p)
为什么输出都是：0.7800 0.7800 0.7800 0.7800 0.7800 0.7800 0.7800 0.780
我要建立rbf 网络：输入：p1=[0.8 0.78 0.64 0.67 0.65 0.7 0.8 0.75 0.72 0.67;0.90 0.91 0.88 0.89 0.91 0.87 0.85 0.9 0.93 0.89;840 760 850 900 1000 930 1100 950 980 970;0.68 0.87 0.9 0.89 0.78 0.69 0.88 0.85 0.86 0.78;0.08 0.1 0.08 0.06 0.1 0.15 0.14 0.13 0.09 0.06;3 3 2 3 4 3 5 5 3 3;270 250 300 300 290 280 250 250 260 280;0.67 0.88 0.9 0.68 0.75 0.85 0.91 0.88 0.78 0.87;3 4 4 3 4 4 5 5 3 5;0.88 0.88 0.85 0.9 0.91 0.92 0.9 0.89 0.9 0.91;220 200 260 280 180 170 200 250 260 240;2.4 3 1.9 2.2 1.7 1.9 2 1.5 1.6 1.8;0.13 0.08 0.14 0.11 0.11 0.12 0.13 0.13 0.12 0.1;0.19 0.2 0.14 0.18 0.11 0.13 0.13 0.14 0.11 0.11;3 4 2 3 2 2 2 2 2 2;2 2 4 4 2 2 3 3 3 4;0.68 0.71 0.78 0.81 0.85 0.85 0.88 0.78 0.8 0.82;2 2 4 4 2 2 3 3 3 4;0.81 0.87 0.85 0.8 0.81 0.82 0.82 0.83 0.84 0.85;0.85 0.86 0.87 0.88 0.8 0.84 0.82 0.83 0.85 0.84;0.86 0.87 0.82 0.86 0.85 0.86 0.88 0.9 0.85 0.87]
输出：t=[0.81 0.86 980 0.83 0.09 3 350 0.78 2 0.86]
用p=[0.69 0.65 0.64 0.75 0.7 0.68 0.71 0.81;0.91 0.89 0.92 0.87 0.9 0.9 0.85 0.86;700 960 1000 980 850 750 870 980;0.84 0.88 0.65 0.8 0.74 0.8 0.85 0.83;0.12 0.14 0.07 0.13 0.1 0.13 0.11 0.09;4 5 4 3 3 4 4 3;300 265 305 240 290 290 310 350;0.77 0.89 0.6 0.82 0.78 0.7 0.85 0.78;4 3 4 4 3 3 3 2;0.83 0.96 0.99 0.87 0.8 0.85 0.87 0.86;200 260 170 200 220 220 240 250;3.2 1.4 1.9 2 1.8 2 1.8 2.1;0.12 0.08 0.14 0.09 0.15 0.11 0.1 0.09;0.13 0.15 0.2 0.21 0.12 0.14 0.16 0.17;2 3 4 4 2 2 2 3;3 4 3 2 3 3 3 2;0.71 0.75 0.8 0.65 0.7 0.75 0.8 0.7;3 2 4 3 3 3 3 2;0.78 0.86 0.75 0.8 0.82 0.8 0.78 0.82;0.92 0.91 0.84 0.87 0.89 0.88 0.89 0.85;0.92 0.87 0.85 0.9 0.89 0.91 0.9 0.88]来检验,具体我的代码是：
net=newrb(p1,t)
y=sim(net,p)
为什么输出都是：0.7800 0.7800 0.7800 0.7800 0.7800 0.7800 0.7800 0.780
数据的非线性程度不好,会产生早熟现象,一般不使用神经网络模型
再问： 那您的意思是我的这组数据不适合采用神经网络？
再答： 看误差曲线的情况，确实是收敛过快了，我也只遇到过数据的线性性过强的时候出现早熟的情况
再问： 不好意思我还想问一下，那像我这样的情况，怎么改善呢？
再答： 数据不好这个真没办法，只有换一个模型
再问： 那您的意思是我的这组数据不适合采用神经网络？
再答： 看误差曲线的情况，确实是收敛过快了，我也只遇到过数据的线性性过强的时候出现早熟的情况
再问： 不好意思我还想问一下，那像我这样的情况，怎么改善呢？
再答： 数据不好这个真没办法，只有换一个模型