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matlab神经网络拟合
matlab神经网络拟合
如何调出回归曲线
答:
1、首先,生成正弦曲线,并引入随机噪声。2、其次,在
matlab
中使用feedforwardnet函数创建BP
神经网络
,训练网络。3、最后,
拟合
的目标是一个圆,将圆拆成上下两条曲线,分别进行拟合,查看最后的拟合结果。
用
MATLAB神经网络
进行函数
拟合
后,拟合的函数表达式有吗?
答:
神经网络
一般是没有表达式的哈,但是只要你的参数每次都给的一样,在多次运行后它的多次结果会有一定的相似,这就是我们可以用它做
拟合
后的预测的原理,因为神经网络一般每次初始值都是随机值,所以结果也会有区别的。在表达拟合函数的时候,我们只要要列出它的参数取值及拟合模型即可,例如BP中的losig模...
matlab中
的neural+network+fitting是BP
神经网络
吗?
答:
是的,"neural network fitting" 在
MATLAB 中
通常指的是使用反向传播(Backpropagation,BP)
神经网络
进行
拟合
任务。BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型,用于训练和拟合输入与输出之间的非线性关系。通过调整网络的权重和偏置,BP神经网络可以学习输入数据的模式并预测输出。在 MATLAB 中,可以使用 "ne...
用
matlab
对
神经网络
进行
拟合
,为什么每次结果都不一样
答:
神经网络
和其他的智能算法一样,都是有随机性的!在产生初始解的时候都是随机产生的!
MATLAB拟合
的
神经网络
那个Performance的每次都是 epoch为个位数_百度...
答:
图中曲线显示的是均方误差,越小,说明系统得到的输出与作为监督的输出值的差别越小。图中蓝色线的值最好,它是对训练数据的
拟合
结果;红色线是对测试数据,最差。训练集效果好,测试集效果差,就称为过拟合了。
为什么
matlab的
BP
神经网络
曲线
拟合
的时候没问题,预测的时候误差这么大...
答:
这是
神经网络
特性导致的,与
matlab
没关系。一方面,如果你的网络层选的神经元的个数和层数不合适,就会导致这种结果;另一方面,如果你的训练样本选择的不合适,或者数据表达的太快,也会导致这种问题。前一个方面根据经验,后一个可以做成神经元的参数可调的。
matlab 中神经网络
结果出4小图解析?R?
答:
您好,这个图是不是代表结果还可以???为什么数据分散在两端??
用
matlab
BP
神经网络
做多元线性回归,求问各参数的
拟合
值怎么看?_百度知 ...
答:
这个要看你选择的激活函数,若是你的激活函数为非线性函数,那就不可能得到各参数的
拟合
值。如果你所选用的激活函数是线性函数,那么就可以先把输出的表达式写出来,即权向量和输入的矩阵乘积。得到表达式后就可以得到相应参数的拟合值了
matlab
BP
神经网络
答:
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,会有什么样的输出。如果要预测t=[6 7]两点的R值,先以t=[1 2 3 4 5]作为输入,R=[12 13 14 14 15]作为输出,训练网络。训练完成之后...
matlab
2013 BP
神经网络 拟合
函数
答:
Warning: PREMNMX is an obsolete function.Warning: NEWFF used in an obsolete way.PREMNMX和NEWFF在高版本中,这两个函数已经被取代或者调用格式发生了变化。另外,相同的设置,每次运行的结果也会不同。这是我用工具箱大概做出的结果。
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