代码搜索：TRAINGDX
找到约 136 项符合「TRAINGDX」的源代码
代码结果 136
www.eeworm.com/read/391564/8396936
m traingdx.m
P=[0.3762 0.6084 0.4778 0.9000 0.7166 0.2992;
0.8841 0.9000 0.2851 0.6000 0.9000 0.5489;
0.7889 0.6084 0.2973 0.7000 0.6767 0.5152;
0.5508 0.3325 0.9000 0.8250 0.6821 0.5726;
0.9000 0.2261 0.837
www.eeworm.com/read/395725/8155783
m traingdx.m
p=[0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.9000 0.0500 0.0000 0.0000;
0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.4000 0.5000 0.0000 0.0000;
0.1000 0.8000 0.0000 0.1000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000;
0.1000 0.1000
www.eeworm.com/read/389442/8519794
m fun_test4.m
%绘制指数函数曲线
close all
clear all
p=-1:0.05:1;
t=exp(-p);
%建立并训练网络
%绘制网络的逼近效果
net=newff(minmax(p),[3 1],{'logsig' 'purelin'},'traingdx','learngd');
net.performFcn = 'mse';
net.trainParam.goal
www.eeworm.com/read/428810/8839575
txt matlab elman神经网络作振幅检测.txt
Elman神经网络作振幅检测2007/06/03 00:24 Elman神经网络能在有限时间内以任意精度逼近任意函数，它可以存储信息以备未来使用，所以它不仅能够学习空域模式，也能学习时域模式。我们利用这一点，进行振幅检测，也就是对时域模式进行识别，然后按空域模式对其进行分类。振幅检测需要在一段时间里对网络提供一个波形，这样网络就会输出这个波形的振幅。
%定义输入信号及目标信号，即定义两个 ...
www.eeworm.com/read/428810/8839597
txt matlabbp神经网络的设计实例.txt
BP神经网络的设计实例2007/06/03 00:02例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。
训练样本定义如下：
输入矢量为
p =[-1 -2 3 1
-1 1 5 -3]
目标矢量为 t = [-1 -1 1 1]
解：本例的 MATLAB 程序如下：
close all
clear
echo on
clc
% NE
www.eeworm.com/read/428085/8896526
m trainnow.m
function [net]=trainnow(type)
%0 is number, 1 is alphabet
% ==================================
if type==0,
alphabet=numberinput;
targets=numberoutput';
else
alphabet=charinput;
targets=char
www.eeworm.com/read/371326/9556112
txt bp神经网络实例.txt
例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。
训练样本定义如下：
输入矢量为
p =[-1 -2 3 1
-1 1 5 -3]
目标矢量为 t = [-1 -1 1 1]
解：本例的 MATLAB 程序如下：
close all
clear
echo on
clc
% NEWFF——生成
www.eeworm.com/read/359153/10164773
txt bp神经网络实例.txt
例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。
训练样本定义如下：
输入矢量为
p =[-1 -2 3 1
-1 1 5 -3]
目标矢量为 t = [-1 -1 1 1]
解：本例的 MATLAB 程序如下：
close all
clear
echo on
clc
% NEWFF——生成
www.eeworm.com/read/348702/10873983
txt bp神经网络的设计实例前向型神经网络.txt
例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。
训练样本定义如下：
输入矢量为
p =[-1 -2 3 1
-1 1 5 -3]
目标矢量为 t = [-1 -1 1 1]
解：本例的 MATLAB 程序如下：
close all
clear
echo on
clc
% NEWFF——生成一个新的前向神经网络
% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练
www.eeworm.com/read/470206/6914809
m shiyan.m
P=[1 1 1 1 1;0 1 0 0 0;1 0 0 0 0;1 1 0 0 0;1 1 1 0 0;1 1 1 1 0]';
T=[0 0 0 0 0;1 0 0 0 0;0 1 0 0 0;0 0 1 0 0;0 0 0 1 0;0 0 0 0 1]';
net=newelm(minmax(P),[10,5],{'logsig','logsig'},'traingdx');
ne