基于神经网络的主瓣干扰抑代码
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基于模糊神经网络的水质评价代码
该代码为基于模糊神经网络的水质评价代码
清空环境变量 参数初始化 网络训练 网络预测
嘉陵江实际水质预测 清空环境变量 clc clear
参数初始化
xite=0.001; alfa=0.05;
%网络节点
I=6; %输入节点数 M=12; %隐含节点数 O=1; %输出节点数
%系数初始化
p0=0.3*ones(M,1);p0_1=p0;p0_2=p0_1; p1=0.3*ones(M,1);p1_1=p1;p1_2=p1_1; p2=0.3*ones(M,1);p2_1=p2;p2_2=p2_1; p3=0.3*ones(M,1);p3_1=p3;p3_2=p3_1; p4=0.3*ones(M,1);p4_1=p4;p4_2=p4_1; p5=0.3*ones(M,1);p5_1=p5;p5_2=p5_1; p6=0.3*ones(M,1);p6_1=p6;p6_2=p6_1;
%参数初始化
c=1+rands(M,I);c_1=c;c_2=c_1; b=1+rands(M,I);b_1=b;b_2=b_1;
maxgen=100; %进化次数
%网络测试数据,并对数据归一化
load data1 i
BP神经网络预测代码
x=[54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 62828 64653 65994 67207 66207 65859 67295 69172 70499 72538 74542 76368 78534 80671 82992 85229 87177 89211 90859 92420 93717 94974 96259 97542 98705 100072 101654 103008 104357 105851 107507
109300 111026 112704 114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389 123626 124761 1
matlab 通用神经网络代码
matlab 通用神经网络代码
学习了一段时间的神经网络,总结了一些经验,在这愿意和大家分享一下,
希望对大家有帮助,也希望大家可以把其他神经网络的通用代码在这一起分享
感应器神经网络、线性网络、BP神经网络、径向基函数网络
%通用感应器神经网络。
P=[-0.5 -0.5 0.3 -0.1 -40;-0.5 0.5 -0.5 1 50];%输入向量 T=[1 1 0 0 1];%期望输出
plotpv(P,T);%描绘输入点图像
net=newp([-40 1;-1 50],1);%生成网络,其中参数分别为输入向量的范围和神经元感应器数量 hold on
linehandle=plotpc(net.iw{1},net.b{1}); net.adaptparam.passes=3; for a=1:25%训练次数 [net,Y,E]=adapt(net,P,T);
linehandle=plotpc(net.iw{1},net.b{1},linehandle); drawnow; end
%通用newlin程序
%通用线性网络进行预测 time=0:0.025:5; T=sin(time*4*pi); Q=length(T
卷积神经网络CNN代码解析
卷积神经网络CNN代码解析
deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包,里面含有很多机器学习算法,如卷积神经网络CNN,深度信念网络DBN,自动编码AutoEncoder(堆栈SAE,卷积CAE)的作者是 Rasmus Berg Palm
代码下载:https://http://www.77cn.com.cn/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox
这里我们介绍deepLearnToolbox-master中的CNN部分。
DeepLearnToolbox-master中CNN内的 函数:
调用关系为:
该模型使用了mnist的数字mnist_uint8.mat作为训练样本,作为cnn的一个使用样例, 每个样本特征为一个28*28=的向量。
网络结构为:
让我们来看看各个函数:
一、Test_example_CNN: .................................................................................................................................................
基于人工神经网络的预测研究
目 录 1.引言.............................................................. 1
1.1 研究背景及意义 .............................................. 1 1.2 研究现状 .................................................... 2 1.3 主要研究方向 ............................................... 5 2.人工神经网络...................................................... 5
2.1人工神经网络的基本内容 ..................................... 5 2.2人工神经网络的基本特征 ..................................... 7 2.3人工神经网络的工作原理 ...................................... 8 2.4人工神经网络的分析方法 ........................
基于人工神经网络的预测研究
目 录 1.引言.............................................................. 1
1.1 研究背景及意义 .............................................. 1 1.2 研究现状 .................................................... 2 1.3 主要研究方向 ............................................... 5 2.人工神经网络...................................................... 5
2.1人工神经网络的基本内容 ..................................... 5 2.2人工神经网络的基本特征 ..................................... 7 2.3人工神经网络的工作原理 ...................................... 8 2.4人工神经网络的分析方法 ........................
卷积神经网络CNN相关代码注释
cnnexamples.m
[plain] view plaincopy
1. clear all; close all; clc; 2. addpath('../data'); 3. addpath('../util'); 4. load mnist_uint8; 5.
6. train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255; 7. test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255; 8. train_y = double(train_y'); 9. test_y = double(test_y'); 10.
11. %% ex1
12. %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. 13. %With 100 epochs you'll get around 1.2% error 14.
15. cnn.layers = {
16. struct('type', 'i') %in
基于人工神经网络的预测研究
目 录 1.引言.............................................................. 1
1.1 研究背景及意义 .............................................. 1 1.2 研究现状 .................................................... 2 1.3 主要研究方向 ............................................... 5 2.人工神经网络...................................................... 5
2.1人工神经网络的基本内容 ..................................... 5 2.2人工神经网络的基本特征 ..................................... 7 2.3人工神经网络的工作原理 ...................................... 8 2.4人工神经网络的分析方法 ........................
基于ReLU和Softmax的简单深度神经网络matlab代码设计 - 20170427
基于ReLU和Softmax的简单深度神经网络matlab代码设计
本文以matlab为工具介绍下如何实现神经元激活函数为ReLU的深度神经网络。ReLU函数的数学公式很简单ReLU(x)=max(x,0),但其对DNN的贡献是巨大的。若DNN用于数据分类,则可以简单的认为其主要由两个部分组成:多隐层网络+分类器。分类器以softmax为例。
第一步:准备数据
1)将你需要分类的样本数据以每列的形式保存于矩阵中;->TrainData
2)将每个样本的类别标记按数据顺序存为一行向量,类别为1,2,3,…,n;->TrainLabel
并将数据保存入MyData.mat数据文件中。 采用以下程序实现数据的生成。 x=1:10 y=1:8:80
rt=x.*x-50*x+40*y-y.^2; TrainData=[x;y]; for k=1:10 v_rt_k=rt(k) ifrt(k)<=0
TrainLabel(k)=1; else
TrainLabel(k)=2; end end
save('MyData.mat','TrainData','TrainLabel')
第二步:网络配置、参数初始化和转换
将第一步中准备好的数据载入内存中,并采用
基于ReLU和Softmax的简单深度神经网络matlab代码设计 - 20170427
基于ReLU和Softmax的简单深度神经网络matlab代码设计
本文以matlab为工具介绍下如何实现神经元激活函数为ReLU的深度神经网络。ReLU函数的数学公式很简单ReLU(x)=max(x,0),但其对DNN的贡献是巨大的。若DNN用于数据分类,则可以简单的认为其主要由两个部分组成:多隐层网络+分类器。分类器以softmax为例。
第一步:准备数据
1)将你需要分类的样本数据以每列的形式保存于矩阵中;->TrainData
2)将每个样本的类别标记按数据顺序存为一行向量,类别为1,2,3,…,n;->TrainLabel
并将数据保存入MyData.mat数据文件中。 采用以下程序实现数据的生成。 x=1:10 y=1:8:80
rt=x.*x-50*x+40*y-y.^2; TrainData=[x;y]; for k=1:10 v_rt_k=rt(k) ifrt(k)<=0
TrainLabel(k)=1; else
TrainLabel(k)=2; end end
save('MyData.mat','TrainData','TrainLabel')
第二步:网络配置、参数初始化和转换
将第一步中准备好的数据载入内存中,并采用