问题的根源是你拼写错了。你把traingdx拼成了taingdx,少了个r。'traingdx'这一项代表的是学习训练函数,'traingdx'具体是指学习率可变的动量BP算法。下图是用traingdx参数训练的一个模型结构,证明运行成功了,当然隐藏层和输出层是我随便写的,和你发的代码不一样。希望可以帮助到您,能有帮助的话麻烦...
input data sizes do not math net. input{1}. size.上述错误提示的意思是,输入数据大小不符合神经网络的要求。请检查的输入数据格式与输出数据格式是否一致(相对应)。
mapminmax不是这样用的,你这个是premnmx的用法。两种修改方法:直接将mapminmax更改为premnmx即可。或者就使用mapminmax函数,该函数的用法为 [Y,PS] = mapminmax(X)[Y,PS] = mapminmax(X,FP)Y = mapminmax('apply',X,PS)X = mapminmax('reverse',Y,PS)matlab中的归一化处理有四种方法1. premnmx...
以下是具体实现的代码片段,已通过Matlab2014验证运行。运行后,我们得到训练误差曲线和网络的拟合效果,以及训练好的BP神经网络表达式。当对x=[0.5,0.5]进行预测时,BP神经网络预测值为0.6241,而真实结果为0.5294,误差为0.0946。这提示我们在实际应用中,尽管训练数据良好,但预测仍有误差。这引出...
1、实现%% 以函数的形式训练神经网络命令。2、实现%P为输入矢量的方法命令。3、实现%T为目标矢量的命令。4、实现%创建一个新的前向神经网络的命令。5、实现%调用算法训练BP网络的命令。6、其他设置命令。