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JY黑桃7木虫 (小有名气)
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[求助]
【MATLAB】BP人工神经网络求助 已有2人参与
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地理学代码小白求助大神： 问题是这样的：把农用地整治潜力评价指标体系标准化后指标矩阵X作为输入层，农用地整治潜力评价综合指数Y作为输出层，确定3层BP网络结构。对标准化后的样本矩阵进行网络训练，获取输入层与隐含层之间的网络权重矩阵W和隐含层与输出层之间的网络权重矩阵V。最后通过计算网络权重之间的相关性获取修正后农用地整治潜力评价指标体系权重。 想要得到的结果：输入层和隐层之间的网络权重W和隐层与输出层之间的权重V（隐节点数目为4个）。求代码或M文件 标准化后的数据和参考文献（参考文献32页有计算权重思路）见附件（.xls和.txt格式） |
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2015-10-13 18:43:42, 4.5 M
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JY黑桃7: 金币+50, ★★★很有帮助 2015-11-06 16:34:26
JY黑桃7: 金币+50, ★★★很有帮助 2015-11-06 16:34:26
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% simplefitInputs - input data. % simplefitTargets - target data. x = simplefitInputs; t = simplefitTargets; % Choose a Training Function % For a list of all training functions type: help nntrain % 'trainlm' is usually fastest. % 'trainbr' takes longer but may be better for challenging problems. % 'trainscg' uses less memory. Suitable in low memory situations. trainFcn = 'trainlm'; % Levenberg-Marquardt backpropagation. % Create a Fitting Network(创建一个合适的BP网络) hiddenLayerSize = 10; net = fitnet(hiddenLayerSize,trainFcn); % Setup Division of Data for Training, Validation, Testing %(数据的训练，验证，测试设置比例) net.divideParam.trainRatio = 70/100; net.divideParam.valRatio = 15/100; net.divideParam.testRatio = 15/100; % Train the Network %训练神经网络 [net,tr] = train(net,x,t); % Test the Network %检验神经网络 y = net(x); e = gsubtract(t,y); performance = perform(net,t,y) % View the Network %查看神经网络 view(net) % Plots % figure1 % plotperform(tr); % figure2 % plottrainstate(tr); % figure3 % ploterrhist(e); % figure4 % plotregression(t,y) % figure5 % plotfit(net,x,t) 具体的算法现在我来不及写了，这个你只需要改改就可以了的 |
5楼2015-11-06 09:18:32
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