神经网络是个好东西
最近在研究这个
下面是代码
- % BP网络函数逼近实例
- % 1.首先定义正弦函数，采样率为20Hz，频率为1Hz
- k = 1; % 设定正弦信号频率
- p = [0:0.05:4];
- %t = cos(k*pi*p) + 3*sin(pi*p); 这个地方发函数可以自己随便设定。
- t = p + 0.01;
- plot(p, t, '-'), xlabel('时间'); ylabel('输入信号');
- % 2.生成BP网络。用newff函数生成前向型BP网络，设定隐层中神经元数目为10
- % 分别选择隐层的传递函数为 tansig，输出层的传递函数为 purelin，
- % 学习算法为trainlm。
- net = newff(minmax(p),[10,10,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm');
- % 3.对生成的网络进行仿真并做图显示。
- y1 = sim(net,p); plot(p, t, '-', p, y1, '--')
- % 4.训练。对网络进行训练，设定训练误差目标为 1e-5，最大迭代次数为300，
- % 学习速率为0.05。
- net.trainParam.lr=0.05;
- net.trainParam.epochs=1000;
- net.trainParam.goal=1e-5;
- [net,tr]=train(net,p,t);
- %5.再次对生成的网络进行仿真并做图显示。
- y2 = sim(net,p);
- plot(p, t, '-', p, y2, 'o')
作者： curton， 来源：面包板社区
链接： https://mbb.eet-china.com/blog/uid-me-3876349.html
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火引冰薪 2020-11-23 12:22
curton 2020-11-23 12:17
写论文还是可以用神经网络
火引冰薪 2020-11-23 09:42
我的果果超可爱 2020-11-23 08:35
现在连注释都不知道了~~~哈哈哈
curton 2020-11-23 07:47
我的果果超可爱 2020-11-22 18:04