请问你matlab解决实际问题问题解决了没有关于神经网络的

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2015-09-24 10:13 标签： matlab解决问题实例
解决异或问题的神经网络BP基本算法matlab源代码，我检查不出来哪里错了始终迭代不出来，请大神们帮忙看看
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简单分析神经网络与matlab
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&&简​单​的​分​析​神​经​网​络​B​P​算​法​与​M​A​T​L​A​B​,​希​望​可​以​帮​助​需​要​的​同​学
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& & & 在学习了BP前馈反向传播神经网络之后，想利用matlab中的神经网络工具箱实现以下。在查看了相关资料以后，就开始动手了。主要运用的函数是：
net = newff(P, T, [], TFi, …);
net = train(net, P, T)
sim(net, P)
看起来很简单的3个函数，用起来产生了一些困惑。
刚开始训练的数据是XOR异或问题。
Inputs = [-1 -1 1 1; -1 1 -1 1]
Targets = [0 1 1 0];
看到targets的数据就知道最后的输出是一维的。就是异或的结果。
这里想详细说明一下newff函数。
Newff函数主要用于建立一个网络。通过inputs，targets等，我们告诉matlab要建立几层网络，每层隐含层的神经元的个数是多少。输入是几维的，输出又是几维的数据，同时还有设置隐含层和输出层的激活函数的形式等。我把激活函数都设置成了线性的’purelin’，也就是f(x) = x。
&&&&&&&& 建立完网络之后，我们就可以对其进行训练了。Train(net, inputs, targets)进行训练。训练完之后，就可以模拟了。
然后，我输入sim(net,inputs)。它输出了一些数据。当然和targets的差距还是很大的。同时我对最后的输出结果是如何得到的感兴趣。于是，我就使用net.IW, net.LW, 和net.b三个结构获得了神经网络需要的权重和偏置。根据输入手工地去计算。自己计算的结果和网络最后输出的结果不一样。使用不同的训练样本，来进行训练，模拟同样产生了这个问题。
这时一个问题就浮现在了面前。
怎么办？一定要解决。看看到底是怎么回事？
结果的过程是曲折的。在这里先给出结论：
对于matlab中的newff生成的网络，它都有一个默认的b（网络偏置，（自己起的名字））直接加在了最后的输出上。不同的网络有不同的默认b值。这里所说的不同的网络，即使网络结构相同，但是只要net.LW的值不一样，b值就不一样。同时对于每一层的bias，它默认权值为1.5，而不是1。其它的和预想的是一样的。如下面的网络：
在该图中，获得net的偏置集合，同时获得各个权值，获得网络偏置，给定输入，如果激活函数是线性的话，就可以模拟网络的输出了。
1.&&&&&&使用newff建立一个网络。然后人为手工对各个权值和偏置进行赋值。在不经过训练的前提下，直接使用sim (net, inputs)。同时给的inputs是0向量，同时偏置赋值为0.这样会输出网络偏置。
2.&&&&&&将偏置变为1，而inputs依然为0向量，发现最后的输出是偏置的1.5倍。
3.&&&&&&将偏置重置为0，inputs依然为0向量，改变各个权值(这里包含两部分：net.IW和net.LW)得出结论如下：当改变net.IW时，最后的输出和step1是一样的；当改变net.LW时，最后的输出发生了改变，也就是net.LW决定着网络偏置。
4.&&&&&&在一个网络中，给定输入inputs，按照上图的计算方法，最后人工计算结果和网络最后的输出结果一致。
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小样本线性回归建模精度不太理想，因此想利用神经网络做非线性回归，有会的朋友，能指导一下吗
载入中......
为什么会想到用ANN来建立非线性回归方程呢？原始数据是否进行了必需的转换处理？常规的统计学方法可能建模效果会更好
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索
有参考资源吗？&&可以帮你看下。 联络：QQ：。 谢谢！
hyu9910 发表于
有参考资源吗？&&可以帮你看下。 联络：QQ：。 谢谢！太好了，我具体说一下，有大约10个含量数据，和其对应的光谱数据，想利用神经网络建立两者之间的模型，然后可以进行预测
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索
大海兔 发表于
太好了，我具体说一下，有大约10个含量数据，和其对应的光谱数据，想利用神经网络建立两者之间的模型，然 ...觉得不够具体。。。
hyu9910 发表于
觉得不够具体。。。担心数据格式又是问题，因此已经将数据发到您的邮箱中了，有时间请您查看一下，谢谢您！
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索
为什么会想到用ANN来建立非线性回归方程呢？原始数据是否进行了必需的转换处理？常规的统计学方法可能建模效果会更好
zhangok 发表于
为什么会想到用ANN来建立非线性回归方程呢？原始数据是否进行了必需的转换处理？常规的统计学方法可能建模效 ...请问，必需的转换处理，指的是指数，倒数，平方等等之类的方法吗，之前做过，效果不是特别好，而且因为看过非线性回归模型的一点点原理，所以主观臆断下，觉得非线性回归可能比较好的，但是没做过，难道神经网络建立的方程模型可能还不如线性模型呢，是吗？还有请问还有什么好的转换处理方法吗？能仔细说一下吗，谢谢！
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索
必需的转换处理，通常指的确实是指数，倒数，平方等等之类的方法，但也有应用前提。对于偏态分布的数据，通常采用BOX-COX转换。ANN建模仅仅是一种方法，但未必是最优的，具体的拟合优度是需要与其他模型进行比较的。
观点有启发
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zhangok 发表于
必需的转换处理，通常指的确实是指数，倒数，平方等等之类的方法，但也有应用前提。对于偏态分布的数据，通 ...请问BOX-COX转换，通过什么方式实现，这个真的第一次听说，能仔细说一下吗
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索
这个可以通过minitab 的control charts模块轻易实现，是非常实用的方法
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