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北京石油化工学院2026年研究生招生接收调剂公告
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lujiami

木虫 (正式写手)

木木

[求助] 基于L-M算法的BP神经网络

高手帮忙看下有没有问题呀，训练得怎么这么快呢

%数据经归一化处理后作为输入（一行为一个样本）2-7-1
P1=[0 1;
0.11253 0.49084;
0.25064 0.20489;
0.35294 0.0998;
0.4399 0.08635;
0.52174 0.06273;
0.59591 0.03544;
0.66752 0.04644;
0.73402 0.02892;
0.79795 0.02159;
1 0]';
%以SOC归一化处理后作为目标向量
T1=[0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1];
P2=[ 0 1;
0.36456 0.22631;
0.51935 0.06049;
0.65377 0.03765;
0.86762 0.011;
1 0]';
T2=[0 0.2 0.4 0.6 0.8 1];
%创建一个BP神经网络，每一个输入向量的取值范围为[0 ,1]，隐含层有5个神经%元，输出层有一个神经元，隐含层的激活函数为tansig，输出层的激活函数为%logsig，训练函数利用lm规则函数
net=newff([0 1;0 1;],[7,1],{'logsig','purelin'},'trainlm');
net.trainParam.epochs=1500;   
net.trainParam.goal=0.01;
%设置学习速率为0.01
LP.lr=0.01;
net=train(net,P1,T1);
y1=sim(net,P1);%训练值
e1=T1-y1;
error1=mse(e1,net)%error为网络的误差向量
save net   %保存最好的网络
y2=sim(net,P2);%检验值
e2=T2-y2;
error2=mse(e2,net)%error2为网络的检验误差向量


新手上路，希望大家批评指正
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向日葵告诉我，只要面对阳光努力向上，日子就会变得单纯而美好
1楼 2011-09-02 21:34:41
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luojin7653

银虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

★
xiegangmai(金币+1): 谢谢参与！ 2011-09-03 17:48:15
lujiami(金币+2): 是7个节点，我后来改成7个了，注释里忘了改了 2011-09-03 19:28:27
lujiami(金币+2): 是7个节点，我后来改成7个了，注释里忘了改了 2011-09-03 19:28:40
隐含层有5个神经元 你在哪步实现的？

lm 训练确实相当快...
赞一下(1人) 回复此楼
今晚打老虎
2楼2011-09-03 15:32:59
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nono2009

超级版主 (文学泰斗)

No gains, no pains.

优秀区长优秀区长优秀区长优秀区长优秀版主

【答案】应助回帖

★
xiegangmai(金币+1): 谢谢提示！ 2011-09-03 17:48:28
lujiami(金币+10): 谢谢，只要增加样本数就可以了吗？网络还有别的问题吗 2011-09-03 19:30:22
样本这么少？比连接权系数个数还少！很容易训练到没有误差。但结果有意义吗？
赞一下(1人) 回复此楼
3楼2011-09-03 17:36:30
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nono2009

超级版主 (文学泰斗)

No gains, no pains.

优秀区长优秀区长优秀区长优秀区长优秀版主

【答案】应助回帖

★
xiegangmai(金币+1): 谢谢应助！ 2011-09-03 20:21:58
lujiami(金币+10): 谢谢 2011-09-06 07:54:41
除了训练样本，还需要测试样本。楼主可以简单看看神经网络教材的相关部分。
赞一下(1人) 回复此楼
4楼2011-09-03 19:47:35
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