BP神经网络隐藏层权值怎么得到

我接触matlab12年了,第一次见不用训练直接sim的bp网络,他报的信息是你没有按照常规用神经网络!再问：那我现在程序出现什么问题？

你这相当于软测量建模,你说的Targe是matlab神经网络工具箱中的吧?我也做了一个神经网络仿真,没有用那个工具箱,直接编的程,我的是二个输入四个输出,其实很简单,一看就懂,想要把qq邮箱给我,我发

毕业论文在做神经网络,已经到后期了可是还是搞不懂这两个的具体区别有同学从理论上讲,RBF网络和BP网络一样可近似任何的连续非线形函数,两者的主要

如果仅仅是想把BP作为工具,建议你使用matlab的神经网络工具箱,这样就不用花那么多时间去研究具体的算法了,哥们,时间就是一切啊!如果你研究的是神经网络本身,那就加油吧,呵呵再问：关键是我会c，但是

p_test=[.];out=sim(net,p_test)训练结束后用验证样本检验网络的预测效果,.是验证数据的输入,模型会自动给出预测输出值,将预测值与真实值对比看看模型是否可信...

1,BP神经网络的隐层数,各隐层的节点数都是要不断的调节的,不过有一个一般性的范围.隐层节点数L

%A百分含量[7.17.06.96.87.2]%B百分含量[3.23.43.63.84.0]%C百分含量[2.52.93.12.62.2]%%硬度[7865786972]%%P=[.];输入T=[.]

你的程序训练完毕后根本就没达到目标误差,就是说训练效果不好,不能进行预测,只有训练结果好了才能预测仿真,你再改一下隐含层神经元数或者训练和传递函数试试吧~另外输入层的值可以归一化也可以不归一化,归一化

从原理上来说,神经网络是可以预测未来的点的.实际上,经过训练之后,神经网络就拟合了输入和输出数据之间的函数关系.只要训练的足够好,那么这个拟合的关系就会足够准确,从而能够预测在其他的输入情况下,会有什

首先是我不知道你用的matlab是什么版本.如果用的2010以后的版本,那么你这样初始化神经网络一定会报警告.2010版以后初始化神经网络的语句是这样的net=newff(p,t,7);输出层不需要自

你的T 少了一个.

友情提醒百度知道上面的专家是很少的,大部分都是想赚赚积分闲人.以后有比较专业或者难一点的问题最好上专业的论坛上去问,百度知道只能算一个值得一试的补充.－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

这个很难通俗易懂,毕竟N多数学公式.找本书,详细了解下比较好.最好是能有详细的数学推导过程的,可以加深理解.

我自己总结的：1、神经网络算法隐含层的选取1.1构造法首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数,找到最小值和最大值,然后从最小值开始逐个验证模型预测误差,直到达到最大值.最后选取模型误差最小

输入向量维数=输入层节点数输出向量维数=输出层节点数看来你是做三层网络,只有一个隐藏层.隐藏层节点数,传递函数选择都是开放课题.看你要解决什么问题.如果简单做demo,就自己尝试就可以了.

最佳隐含层节点数为输入层节点数、输出层节点数之积开平方,若输入层为22,输出为1,那么隐含层个数大概为5

问题补充：基于BP神经网络的输出的问题希望能对数据进行归一化处理后能显示matlab中的归一化处理有三种方法1.premnmx、postmnmx、tramnmx2.restd、

我用.NET做过一个,不过准确率没这么高,75%到80%,可能是输入点少的缘故（4个）,总体样本一万多条,我随机抽取100条样本训练神经网络qq1320379472

1,我用的是matlabR2008,一列代表一个样本.其他版本的不知道2,matlab中神经网络工具箱就已经很方便了,调用函数和修改参数就可以用了.3,net_1.trainParam.lr代表学习速

训练好后用“save网络名”保存好网络,保存好的网络下次还可以用.用net.iw{1,1}net.lw{2,1}net.b{1}net.b{2}分别来查看网络的权值和阈值.再问：能麻烦你给我写个实例程