代码搜索：WNN
找到约 45 项符合「WNN」的源代码
代码结果 45
www.eeworm.com/read/179927/9331321
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遗传算法优化小波神经网络的源程序
主程序清单如下
1.构造的非线性函数: 位于nninit_test.m
2.直接用<mark>WNN</mark>逼近非线性:<mark>Wnn</mark>_test.m, (内部调用小波函数)
3.遗传算法优化后逼近 :GA_<mark>Wnn</mark>_test.m (内部调用遗传算法的,初始化,适应度,解码函数)
直接运行2,3
图清单:
优化前后的误差图: <mark>wnn</mark>_mse.f ...
www.eeworm.com/read/361503/10049857
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遗传算法优化小波神经网络的源程序
主程序清单如下
1.构造的非线性函数: 位于nninit_test.m
2.直接用<mark>WNN</mark>逼近非线性:<mark>Wnn</mark>_test.m, (内部调用小波函数)
3.遗传算法优化后逼近 :GA_<mark>Wnn</mark>_test.m (内部调用遗传算法的,初始化,适应度,解码函数)
直接运行2,3
图清单:
优化前后的误差图: <mark>wnn</mark>_mse.f ...
www.eeworm.com/read/195877/8125071
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遗传算法优化小波神经网络的源程序
主程序清单如下
1.构造的非线性函数: 位于nninit_test.m
2.直接用<mark>WNN</mark>逼近非线性:<mark>Wnn</mark>_test.m, (内部调用小波函数)
3.遗传算法优化后逼近 :GA_<mark>Wnn</mark>_test.m (内部调用遗传算法的,初始化,适应度,解码函数)
直接运行2,3
图清单:
优化前后的误差图: <mark>wnn</mark>_mse.f ...
www.eeworm.com/read/361503/10049861
m wnn.m
clc;
clear;
close all;
%%%%%%%%%%% sample
[P,T,R,S1,S2,S,Q]=wnninit;
%产生随机矩阵以便随机调用训练数据
tic;
%初始化网络
IN=R;
HN=S1;
ON=S2;
N=300;
derros=zeros(1,(N+2));
studyspace=zeros(1,
www.eeworm.com/read/271336/10999863
m wnn.m
%真正的单输入单输出函数小波网络，用户需安装matlab神经网络工具箱
a=10;
n=a;%设置小波神经元的数量
%建立单值函数小波网络
net=network(1,2,[1;0],[1;0],[0,0;1,0],[0,1],[0,1]);
net.layers{1}.size=n;
net.layers{2}.size=1;
net.layers{1}.transfe
www.eeworm.com/read/271278/11001246
m wnn.m
%真正的单输入单输出函数小波网络，用户需安装matlab神经网络工具箱
a=10;
n=a;%设置小波神经元的数量
%建立单值函数小波网络
net=network(1,2,[1;0],[1;0],[0,0;1,0],[0,1],[0,1]);
net.layers{1}.size=n;
net.layers{2}.size=1;
net.layers{1}.transfe
www.eeworm.com/read/195877/8125109
fig wnn.fig
www.eeworm.com/read/345827/11787687
jpg wnn.jpg
www.eeworm.com/read/343279/11960383
txt wnn.txt
clc
clear
%step 1=========================
%定义输入样本；
t=0:0.01:1.5;
x=-sin(2*pi*t);
targ=[0 0 1 1 0 0 ];
eta=0.02;aerfa=0.935;
%初始化连接权wjh(输出层和隐层的连接权);whi(隐层和输出层的连接权);
%假设小波函数节点数为：H个；样本数为P;
%输出
www.eeworm.com/read/179927/9331333
m wnn_test.m
clc;
clear;
close all;
%%%%%%%%%%% sample
[P,T,R,S1,S2,S,Q]=nninit_test;
p=[1 0 0 0 0;
1 0 0 0 1;
1 1 0 0 1;
1 0 1 0 0;
1 0 0 1 0;
1 0 0 0 1;
0 1 0 0 0;
0 0 1 0 0;