神经网络权值修正公式与原权值维数不同

BP网络多次训练得到的结果是不同的,原因就是权值的伪随机生成.权值给定值和伪随机数有可能产生不同影响,最终得到的权值可能会改变.原因是这样的,BP神经网络权值的迭代是局部寻优,往往找到的是极小值.给一

应该没有太大的关系吧,我对遗传算法了解一点,遗传算法主要用来优化神经网络第一次运行时所用的连接权值,因为随机的连接权值往往不能对针对的问题有比较好的收敛效果（Matlab神经网络工具箱自动生成的初始权

当然都有激励函数了,激励函数理论上是可以任意选,但是在实际应用的时候并不是任何函数都适合.常用的激励函数有三种：阈值型、线性型和Sigmoid型.权值的调整和所选的激励函数有关,因为你要把各层上的数据

求样本方差的目的是估计总体方差修正方差是总体方差的无偏估计,其公式为1/(n-1)sigma(Xi-X')^2这个是可以用数学方法证明1/nsigma(Xi-X')^2是样本方差,要小于总体方差.也可

其实这方面的程序已经有很多了,你可以到程序员联合开发网或者CSDN下载频道去下载.

推荐一本书《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》,我已经传到文库上面去了,自己去下载吧,这本书很经典,介绍得很详细,

浮力=空气密度*体积V*g,物体重力=物体密度*V*g-浮力=（物体密度-空气密度）*V*g.根据测量重力算出来的密度加上空气密度就是物体实际密度

R真=u/I-RA

杂交?你指的是混合吗?神经网络与遗传算法相混合的例子很多,还有其他智能算法相混合的,比如说遗传算法和模拟退火算法,变邻域搜索算法和禁忌搜索算法的混合等.如果你说的是遗传算法中的杂交,那么杂交算法应该指

当摆角不是很小的时候,得到g=4πl/T²*(1+sin²θ/2)当摆线质量m,摆球质量M不能忽略时,g=4π²l(1+sin²(θ/2)/2+2d²

你这是不是用遗传算法优化权值和阀值啊?我不知道你x的哪里来的?所以也不知道你是如何确定初始权值和阀值.不过我们平常写程序时这些值都是随机赋予的.再问：就是看不明白，比如说B1中，怎么又有乘法又有加法，

是的.只不过步长是用的最优化中的概念,用学习速率更好理解.

阈值也是用来调节神经网络结构的,用来尽可能逼近目标值,你要是设定为阈值是0,那么训练的时候也会自动调节阈值为非零的数.书上讲的很难,建议你看几篇论文模仿做.

这得看你用的什么激活函数,一般用sigmoid函数,不过情况是一样的.用权值乘以输入值,然后带入激活函数,这就是隐层的输出,再与隐层到输出层的权值相乘求和,这就是最后的输出.不过建议你看看关于神经网络

%读入训练数据和测试数据Input=[];Output=[];str={'Test','Check'};Data=textread([str{1},'.txt']);%读训练数据Input=Data(

修正股价平均数计算公式：新除数=股份变动后的总价格／股份变动前的平均数修正股价平均数=股份变动后的总价格／新除数

文章编号:049420911(2003)0220063203中图分类号:P204文献标识码:B试论全站仪的补偿与补偿器于书奎(索佳测绘仪器(上海)有限公司,上海200131)OnCompensatio

三个概念之间的量值关系：误差＝—偏差；误差＝—修正值；修正值＝偏差；误差＝—修正值＝—偏差.偏差针对实际值而言,误差和修正值针对标称值而言.在日常计算和使用中要注意误差和偏差的区别,不要混淆.例如：有

训练好后用“save网络名”保存好网络,保存好的网络下次还可以用.用net.iw{1,1}net.lw{2,1}net.b{1}net.b{2}分别来查看网络的权值和阈值.再问：能麻烦你给我写个实例程

这个包底下怎么做我不太确定,如果你是自己写训练的话,就每更新一步再乘以个矩阵让你想要保持为0的元素为0就行了再问：嗯，谢谢你的帮助！！自己编也行，只是觉得挺麻烦，如果可以利用一些函数或者技巧，会省很多