MATLAB——神经网络sim仿真函数

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上节在 <机器学习之从logistic到神经网络算法> 中,我们已经从原理上介绍了神经网络算法的来源与构造,并编程实战了简单神经网络对于线性与非线性数据的分类测试实验.看过上节的可能会发现,上节实现的算法对于非线性数据的分类效果并不是非常完美,有许多值得优化的地方.而matlab作为一个科学计算软件,本身集成了非常多的优化算法,其中的神经网络工具箱就是其中一个优秀的工具箱,本节将以工具箱中的函数重新实验上节中的分类实验. 首先来了解这个工具箱.我们说,一个简单的神经网络就如下图所示: 这是我们

Matlab对Modelsim仿真生成数据的处理也是通过文件读写实现的.即通过Verilog语句,将仿真过程中的某个信号写入文件,然后在Matlab中在把这个文件的数据读出来,就可以在Matlab中进行分析了. 下图也通过一个简单的例子,说明一下整个过程. 以下的Verilog语句实现将信号data_out的数据写入data_out.txt文件 integer w_file; initial w_file = $fopen("data_out.txt"); always @(i) be

教程内容:<MATLAB神经网络原理与实例精解>随书附带源程序.rar9.随机神经网络.rar8.反馈神经网络.rar7.自组织竞争神经网络.rar6.径向基函数网络.rar5.BP神经网络.rar4.线性神经网络.rar3.单层感知器.rar2.MATLAB函数与神经网络工具箱.rar11.神经网络应用实例.rar10.用GUI设计神经网络.rar1.神经网络概述与MATLAB快速入门.rar下载地址:http://www.fu83.cn/thread-323-1-1.html

<精通Matlab神经网络>书中示例10-16,在创建BP网络时,原来的写法是: net = newff(minmax(alphabet),[S1 S2],{'logsig' 'logsig'},'traingdx'); 因为运行过程中有提示,自然想改成新写法(参考之前的随笔<MATLAB神经网络函数NEWFF()新旧用法差异>): net = newff(alphabet, targets, S1, {'logsig', 'logsig'}, 'traingdx'); net.d

参考这篇文章的代码封装了一个类似Matlab中的magic函数,用来生成魔方矩阵. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def magic(n): row,col=0,n//2 magic=[] for i in range(n): magic.append([0]*n) magic[row][col]=1 for i in range(2,n*n+1): r,l=(row-1+n)%n,(col+1)

matlab学习笔记 bsxfun函数 最近总是遇到 bsxfun这个函数,前几次因为无关紧要只是大概看了一下函数体去对比结果,今天再一次遇见了这个函数,想想还是有必要掌握的,遂查了些资料总结如下.   函数bsxfun [功能描述]两个数组间元素逐个计算. [应用场合]当我们想对一个矩阵A的每一列或者每一行与同一个长度相等的向量a进行某些操作(比较大小,乘除等)时,我们只能用循环方法或者利用repmat函数将要操作的向量a复制成和A一样尺寸的矩阵,进而进行操作.从MATLAB R2007a开始

1.最小二乘原理 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus___/article/details/20546259 2.http://blog.sina.com.cn/s/blog_5404ea4f0101afth.html 2.matlab实现最小二乘法 利用matlab的最小二乘拟合函数对非线性函数进行拟合,具体地拟合的函数: [q r] = lsqcurvefit(fun, q_0, xdata, ydata);输入参数:fun:需要拟合的函数,假定有n个需要拟

MATLAB中的常用函数 1. 特殊变量与常数 主题词 意义 主题词 意义 ans 计算结果的变量名 computer 确定运行的计算机 eps 浮点相对精度 Inf 无穷大 I 虚数单位 inputname 输入参数名 NaN 非数 nargin 输入参数个数 nargout 输出参数的数目 pi 圆周率 nargoutchk 有效的输出参数数目 realmax 最大正浮点数 realmin 最小正浮点数 varargin   实际输入的参量 varargout 实际返回的参量     2.