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matlab 神经网络工具箱的实用

2019-11-06 08:35:37

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1. 一个简单的 demo（单层感知器）

P = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0; 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0; 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0]; % 每一列表示一个输入样本T = [-1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, -1]; % 表示输出值p = [0, 1; 0, 1; 0, 1]; % 每一行表示参数的取值范围t = 1; % 输出值的个数；% 模型的定义net = newp(p, t, 'hardlims'); % newp：new perceptronnet = train(net, P, T); % 训练的过程； % 此时得到的 net 便是最终训练好的模型；% 测试newP = [0, 1, 1]';newT = sim(net, newP)newP = [0, 1, 0]';newT = sim(net, newP)

2. nntool

神经网络的可视化显示方式。

先输入 data，再定义 network，最后 train通过 simulate 进行仿真测试；

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