3.2.1 算法流程 遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阔值,种群中的每个 ...
3.2.1 算法流程 遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阔值,种群中的每个 ...
自适应线性元件20世纪50年代末由Widrow和Hoff提出,主要用于线性逼近一个函数式而进行模式联想以及信号滤波、预测、模型识别和控制等。 线性神经网络和感知器的区别是,感知器只能输出两种可能的值,而线性神经网络的输出可以取任意值。线性神经网络采用Widrow-Hoff学习规则 ...
2.1 案例背景 在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模。在这种情况下,可以建立BP神经网络表达这些非线性系统。该方法把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的BP神经网络预测系统 ...
4.1 案例背景 \[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\] 4.2 模型建立 神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出。遗传算法极值寻优把训练后的 BP 神经网络预测 ...
7.1 案例背景 7.1.1 RBF神经网络概述 径向基函数是多维空间插值的传统技术,RBF神经网络属于前向神经网络类型,网络的结构与多层前向网络类似,是一种三层的前向网络。第一层为输入层,由信号源结点组成;第二层为隐藏层,隐藏层节点数视所描述问题的需要而定,隐藏层中神经元的变换函数即径向 ...
对于神经网络的全连接层,前面已经使用矩阵的运算方式实现过,本篇将引入tensorflow中层的概念, 正式使用deep learning相关的API搭建一个全连接神经网络。下面是全连接神经网络的结构图 其中,x1,x2,x3为输入,a1,a2,a3为输出,运算关系如下: ...
1.设计函数 solvein 设计线性网络; solverb 设计径向基网络; solverbe 设计精确的径向基网络; solvehop 设计Hopfield网络。 2.传递函数 ...
newrbe x->表示向量 1.这个形式的神经网络不需要训练, 2.net模型中会保存全部训练数据即矩阵 IW中,新输入的样本p-> 会跟IW矩阵中的每个样本计算距离, radbas(||dist||.* b->)后 形成a-> 所以向量a-> ...