net.b是bp神經網絡的閾值，你取1和2應該是輸入層閾值與輸出層閾值，我想你的輸出結果是1維變量，所以2是1一個數matlab 神經網絡工具箱中 有多個輸入變量時，取1與輸入層變量數應該相同的，更詳細的建立你借本書看下閾值方面的。祝好運
不要用截圖，不能直接利用，要方便別人利用來寫程序、調試。可直接帖數據或發文件matlab 神經網絡工具箱中 有多個輸入變量時，否則，要別人一個一個再輸入數據，可能要花時間。請補充下。
武岡市： 神經網絡 - ： P,T輸入后,沒有建立網絡,如果是BP神經網絡的話,可以用newff語句,用法上網查一些,到處都是.
武岡市：神經網絡 - ： 程序有點問題,估計是原作者數據處理沒貼全.先改進如下: clc; clear all; close all; long; clear all; p=[4949.93 5203.34 5365.04 5365.99]; t=[10977.09 10987.81 11754.32 12520.57 1180.6 1333.5 1561.8 1738.8]; tt=[3.1 3.6; 4.2 4.8; 6.7 9.1...
武岡市：線性神經網絡的程序,跪求..： 美國 大學的 教授提出的遺傳算法(, GA)是求解復雜的組合優化問題的有效方法 ,其思想來自于達爾文進化論和門德爾松遺傳學說 ,它模擬生物進化過程來從龐大的搜索空間中篩選出較優秀的解,是一種高效...
武岡市：如何使用神經網絡工具箱 - ： 原發布者:王磊de號1 在輸入命令里面輸入,就可以開始了.點擊之后就出現下面的具體的設置神經網絡參數的對話界面,這是輸入輸出數據的對話窗首先是訓練數據的輸入然后點擊new,創建一個新的神經網絡,并設置其...
武岡市：中神經網絡怎么使用 - ： 可以直接用神經網絡工具箱,GUI內設置訓練的輸入、目標、訓練方法、迭代次數等.
武岡市：下神經網絡的設計 - ： 我來說下我的理解,不一定對,一起討論下吧 1.100個字母,400個數字組成的訓練樣本應該是可以的,因為訓練樣本多的話會使整個網絡的權值更加接近準確的權值,500個訓練樣本對于圖像處理來說應該不算多. 2.因為預處理后的每個字母/圖片為250的向量值,所有訓練樣本可以組成250*500的輸入矩陣,因為一共有10+26=36個分類,所以3層的神經網絡為輸入層250,輸出層36,隱層選20左右,最終得到的輸出矩陣為36*500.(期望矩陣中需要歸為一類的可以設為1,其余35個向量值為0) 3.和4.應該都可以歸為2中 5.圖片可以用特征提取的方法來減少輸入向量的維數,經典有容易理解的如PCA.
武岡市： bp神經網絡 - ： P= [P,P_1]; end end T = P;% 神經網絡輸入與輸出采用同一矩陣...net= train(net,P,T); 很可能是這里,輸入輸出采取相同的量,但是輸出需要轉置一下.
武岡市：什么是神經網絡： 這個問題很簡單!語言是公司推出的一套高性能計算機編程語言,集數學計算、圖形顯示、語言設計于一體,其強大的擴展功能為用戶提供了廣闊的應用空問.它附帶有30多個工具箱,神經網絡工具箱就是其中之一.
武岡市：求神經網絡程序,最好用來實現： 希望以下程序對你有所幫助 net = (pr,s,tf,btf,blf,pf) %空網絡 if < 2 net = ('newff'); end % 參數缺省,默認值! if < 4, btf = ''; end if < 5, blf = ''; end if < 6, pf = 'mse'; ...
武岡市：關于中神經網絡工具箱的問題 - ： 線性神經網絡的構建: net=(PR,S,ID,LR) PR--Rx2階矩陣,R個輸入元素的最小最大矩陣 S---輸出層神經元個數 ID--輸入延遲向量,默認值為[0] IR--學習率,默認值為0.01net = ([-1 1;-1 1],1); 表示設計的是一個雙輸入單輸出線性神...