| 查看: 530 | 回复: 1 | |||
[求助]
In an assignment A(:) = B, the number of elements in A and B must be the same. 已有1人参与
|
In an assignment A( = B, the number of elements in A and B must be the same.Error in GA_BP (line 60) individuals.fitness(i)=fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn); %染色体的适应度 fun函数如下： function error = fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn) %该函数用来计算适应度值 %x input 个体 %inputnum input 输入层节点数 %outputnum input 隐含层节点数 %net input 网络 %inputn input 训练输入数据 %outputn input 训练输出数据 %error output 个体适应度值 %提取 w1=x(1:inputnum*hiddennum); B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum); w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum); B2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum); net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin','trainlm'}); %网络进化参数 net.trainParam.epochs=10000; net.trainParam.lr=0.15; net.trainParam.goal=0.00001; % net.trainParam.show=100; % net.trainParam.showWindow=0; %网络权值赋值 net.iw{1,1}=reshape(w1,hiddennum,inputnum); net.lw{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum); net.b{1}=reshape(B1,hiddennum,1); net.b{2}=reshape(B2,outputnum,1); %网络训练 net=train(net,inputn,outputn); an=sim(net,inputn); error=sum(abs(an-outputn));  截图.jpg |
回复此楼» 猜你喜欢
售SCI一区T0P文章，我:8.O.55.1.O.54,科目齐全,可+急
已经有4人回复
-
有多少人是今天查系统知道结果的？
已经有17人回复
-
基金不中，共勉
已经有5人回复
-
看板上这么多中的，有点像50人群里49个人都是骗子的那种感觉……
已经有3人回复
-
国自然面上复盘~欢迎讨论
已经有5人回复
-
我不理解！
已经有23人回复
-
2026年的国家社科基金项目通讯评审的新规则与新动向、新挑战
已经有10人回复
-
系统查不到
已经有10人回复
-
怎么查啊
已经有5人回复
-
范进中举一文的中心思想
已经有10人回复
2楼2016-01-18 23:25:43
投票:
