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elman神经网络的拟合函数
如何用matlab仿真
elman神经网络
答:
R=1;%输入元素的数目为1 S2=1;%输出曾的
神经
元个数为1 S1=10;%中间层有10个神经元 net=newelm([-2,2],[S1,S2],{'tansig','purelin'});net.trainParam.epochs=100;%设定次数 net=train(net,Pseq,Tseq);y=sim(net,Pseq);预测 P=randn(12,2);T=randn(12,2);threshold=[0 1;...
Elman神经网络
学习问题
答:
1、你是参考别人的代码修改的吧?报错信息的意思是:input_train、output_train这两个变量没有定义。2、你应该在之前对这两个变量进行赋值,即将训练数据的输入和输出做成矩阵形式,以一列为一个样本,再赋值给这两个变量。3、训练
Elman神经网络
可以用train()或者adapt()。4、两个
函数
不同之处在于,t...
全局逼近和局部逼近
神经网络
答:
3、RBF神经网络使用局部指数衰减的非线性函数(高斯函数就是一种典型
的函数
)对非线性输入输出映射进行局部逼近。4、预测效果较好的一般有:GRNN神经网络、RBF神经网络。局部逼近网络由于只需调整局部权值,因此训练速度较快,
拟合
精度也较高。
Elman神经网络
。5、rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构...
Elman神经网络的
介绍
答:
Elman神经网络
是 J. L. Elman于1990年首先针对语音处理问题而提出来的,是一种典型的局部回归网络( global feed forward local recurrent)。
MATLAB
神经网络的
目录
答:
第1章 BP
神经网络的
数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性
函数拟合
11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络...
关于
神经网络的
问题
答:
下面是一个
ELMAN神经网络
编程例子(直接新建一个M文件然后输入程序)P=[0.000 0.055 0.113 0.173 0.235 0.299 0.365 0.432 0.502 0.573;0.645 0.719 0.795 0.872 0.950 1.029 1.109 1.190 1.273 1.356;1.440 1.525 1.611 1.698 1.785 1.873 1.962 2.051 2.141 ...
神经网络的
分类和粗略讲解-附思维导图
答:
多层前馈(径向基、BP等):如径向基
函数
(RBF)网络,通过高斯函数增强非线性处理,如GRNN和PNN,分别用于回归和分类问题。 反馈
神经网络
,如RNN的动态记忆和Hopfield
网络的
联想存储,为处理时间序列和记忆问题提供关键支持,特别是
Elman网络
和Boxel脑模型(BSB)。自组织网络则展现独特的学习方式:竞争神经...
MATLAB
神经网络
应用设计目录
答:
反馈
神经网络的
Hopfield和
Elman网络
,以及径向基
函数
网络的反馈网络应用,如在电力系统和交通预测中的应用,详细解析于第7章。在第8章,神经网络被应用于预测与控制,涉及电力负荷预报、地震预测、交通流量预测等多个领域,并展示了MATLAB在这些领域的具体实现。最后,神经网络的优化、故障诊断和图形用户界面...
请问有谁对
elman神经网络
做过深入研究吗?其中承接层的权值是如何安排和...
答:
1、如果使用MATLAB的话不要自己设定,newff之后会自动赋值 也可以手动:net.IW= 2、一般来说输入归一化,那么w和b取0-1的随机数就行
elman神经网络
能够解决的问题,还有其他什么网络能够更好的解决
答:
在MATLAB中,直接使用net=newgrnn(P,T,spread)就能以非常快的速度设计出一个GRNN网络,其进行训练及预测时,效果非常好,不会比
elman神经网络
差。扩展常数SPREAD不能太小,才能使部分径向基神经元能够对输入向量所覆盖的区间产生相应,但也不能太大,否则计算困难。可以通过试凑来获得最佳扩展常数。
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