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%% BP算法函數(shù)out bpn

MATLAb神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中net.iw{1?

第一個(gè)1表示層數(shù),第二個(gè)1表示這一層的哪個(gè)輸入神經(jīng)元。如果是三層網(wǎng)絡(luò),可以表示為n

如何用matlab做出來(lái)?

方法一:帶數(shù)據(jù)擬合工具箱的曲線擬合工具。

打開CFTOOL工具箱。在matlab的命令窗口輸入cftool,進(jìn)入數(shù)據(jù)擬合工具箱。

輸入兩組向量x,y。

首先,在Matlab的命令行中輸入兩個(gè)向量。一個(gè)向量是你想要的X坐標(biāo)的數(shù)據(jù),另一個(gè)是你想要的Y坐標(biāo)的數(shù)據(jù)。輸入后假設(shè)叫做X向量和Y向量。你可以在workspac:。

x [196,186,137,136,122,122,71,71,70,33]

y[0.012605 0.013115 0.016866 0.014741 0.022353 0.019278 0.041803 0.038026 0.038128 0.088196]

數(shù)據(jù)的選擇。打開曲線擬合常用工具界面,點(diǎn)擊最左邊的X數(shù)據(jù)和Y數(shù)據(jù),選擇剛剛輸入的數(shù)據(jù)。這時(shí),界面上會(huì)出現(xiàn)這組數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖。

選擇擬合方法,然后單擊“擬合”。

左邊的結(jié)果是擬合結(jié)果,下表是誤差等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

方法二,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱

1.打開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱,在命令窗口輸入nftool,進(jìn)入神經(jīng)擬合工具。

2.導(dǎo)入數(shù)據(jù),單擊next,將輸入導(dǎo)入為X,將目標(biāo)導(dǎo)入為Y..

3.選擇網(wǎng)絡(luò)參數(shù),單擊下一步,選擇訓(xùn)練集和測(cè)試集的數(shù)量,單擊下一步,選擇隱藏層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。

4.訓(xùn)練數(shù)據(jù),單擊下一步并選擇訓(xùn)練。

5.畫出擬合曲線,訓(xùn)練結(jié)束后,運(yùn)動(dòng)圖擬合。

訓(xùn)練結(jié)束后會(huì)自動(dòng)彈出訓(xùn)練結(jié)果參數(shù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱可以用命令編寫,請(qǐng)搜索matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)的關(guān)鍵字。

方法三:用polyfit函數(shù)編寫。

Polyfit函數(shù)是matlab中用于曲線擬合的函數(shù)。其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是最小二乘曲線擬合原理。曲線擬合:已知離散點(diǎn)上的數(shù)據(jù)集,即點(diǎn)集上的函數(shù)值,構(gòu)造一個(gè)解析函數(shù)(其圖形為曲線)使原來(lái)的離散點(diǎn)盡可能接近給定值。

調(diào)用方法:apolyfit(xdata,ydata,n),

其中n表示多項(xiàng)式的最高階數(shù),xdata和ydata是要擬合的數(shù)據(jù),以數(shù)組的形式輸入。輸出參數(shù)A是擬合多項(xiàng)式Y(jié)a1x ,有n 1個(gè)系數(shù)。

% routine apolyfit (x,y,2)ZP ival(a,x) plot (x,y,r *,x,z,b)

方法四:自己寫算法做擬合。

請(qǐng)參考數(shù)值分析的教材。擬合和插值的方法很多,算法也不復(fù)雜。靈活運(yùn)用循環(huán)就好。