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面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用

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P = [ 1 -1.2 ];		
T = [ 0.5 1 ];
[ R, Q ] = size (P);		
[S, Q] = size (T );	
lr = 0.4*maxlinlr (P);		                 % 最佳学习速率
net = newlin(minmax(P),S,[0],lr);            % 创建线性网络
net.inputWeights{1,1}.initFcn='rands';		 % 初始化权值
net.biases{1}.initFcn='rands';				 % 初始化偏差
net = init(net);						  	 % 把初始化的权值和偏差函数赋给网络
W0 = net.iw{1,1}							 % 显示初始化权值和偏差
B0 = net.b{1}
net.trainParam.epochs = 20; 			     % 最大循环次数
net.trainParam.goal = 0.001; 			     % 期望误差
[net tr]=train(net,P,T);                     % 进行线性网络权值训练
W = net.iw{1,1}						       	 % 显示网络训练后最终的权值和偏差
B = net.b{1}