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关于mAtlAB中BP神经网络使用trAin函数的问题,求救,T.T

newff()这个函数是建立一个神经网络的函数,其中括号里面的参数含义依次是:输入数据和输出数据的范围,隐含层神经元个数,传递函数设置像BP网编程这块,需要先给出输入和期望输出的数据矩阵,然后newff函数建立网络,然后train函

应该是函数没有定义或者你使用这个函数的参数有问题.

具体函数在matlab\R2010b\toolbox\nnet\nnet\nntrain目录下有.vc源码自己找.

traingdx 有动量和自适应lr的梯度下降法 trainlm Levenberg - Marquardt方法traind 梯度下降法

Error using ==> network.train Inputs are incorrectly sized for network. Matrix must have 9 rows. Error in ==> shiyan at 60 net=train(net,p_train,t_train); 以下是程序,请

每次创建网络时,系统都会随机产生不同的权值和阈值,这个不需要自己输入,这也是每次训练的结果为啥不一样,还容易陷入局部最优解.一般需要多次测试选出误差最小的那次作为训练好的网络,不过很难保证是全局最优解.为了解决这个问题,需要进行优化处理,如遗传算法,pso等.

最低0.27元开通文库会员,查看完整内容> 原发布者:admchun10000 基于matlabBP神经网络参数详解(1)生成BP网络:由维的输入样本最小最大值构成的维矩阵.:各层的神经元个数.:各层的神经元传递函数.:训练用函数的名称.(2)网络训练(3)网络仿真BP网络的训练函数BP网络训练参数

第一句错误应该是你的输入向量维数不一致导致,也可能是别的原因,你没有贴出来我只能猜测,第二句你说是保存数据,我一般用的语句是,save ,由于你第一句错误导致仿真数据没保存所以fopen这句由于找不到数据也出错.

以常用的三层BP为例: net=newff(P,T,{m},{'tansig'},'trainlm');//用newff建立新的网络net,P为样本输入,T为目标输出,m为隐层的神经元数目,tansig为隐层到输出层的传输函数,如果是多隐层则要给出每层的输出函数,trainlm为训练函数 net.

p=[0.316 0.1628 0.3752 0.845;0.058 0.3928 0.802 0.414;0.182 0.6797 0.21 0.4486;0.182 0.3566 0.271 0.4272]';t=[0.1191 0.0927 0.152 0.1159];net=newff(minmax (p),[2,1],{'tansig','purelin'},'trainrp');net.trainparam.show=100;net.trainparam.lr=0.01

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