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【求助】Matlab神经网络不同的隐含层单元怎么变成？
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源程序 clear clc %原始数据进行归一化处理 p=[1 2 3 4 6 8 10 15 ]; t=[2 3 4 5 10 12 18 15]; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %建立相应的BP网络4 net=newff(minmax(pn),[2,1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); %训练网络 % 训练网络 net.trainParam.show=200; net.trainParam.lr=0.05; net.trainParam.mc=0.9; net.trainParam.epochs=200; net.trainParam.goal=1e-3; %调用TRAINGDM算法训练BP网络 net=train(net,pn,tn); %%%% 对其测试误差 求误差 %%%%%5555 [pn] = tramnmx(p,minp,maxp); an = sim(net,pn); [a] = postmnmx(an,mint,maxt); a 现在我的问题，如何通过编程 使得隐含层单元从2 到7变化 net=newff(minmax(pn),[2,1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); net=newff(minmax(pn),[3,1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); net=newff(minmax(pn),[4,1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); net=newff(minmax(pn),[6,1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); net=newff(minmax(pn),[7,1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); 这个程序应该怎么编写？ 运行的结果用一个数组 表述出来？ |
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