实例介绍
【实例截图】
【核心代码】
%%%神经网络编程步骤
% （1）寻找对结果产生影响的各种指标，假设有m个
% （2）寻找样本n个，构造矩阵m*n，其对应的标准输出是n*1
% (3)将上述m*n与n*1分别带入网络中训练，类似于下列代码中的P与T
% （4）输入新的数据进行仿真，类似于下列代码中的P2；
%traingd
clear;
clc;
P=[-1 -1 2 2 4;0 5 0 5 7];
T=[-1 -1 1 1 -1];
%利用minmax函数求输入样本范围
net = newff(minmax(P),[7,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');
net.trainParam.show=50;%
net.trainParam.lr=0.05;
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=1e-5;
[net,tr]=train(net,P,T);
net.iw{1,1}%隐层权值
net.b{1}%隐层阈值
net.lw{2,1}%输出层权值
net.b{2}%输出层阈值
P2=[-1;2];
y3=sim(net,P2);
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