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代码结果 47
www.eeworm.com/read/211869/15172305

m bp_example2.m

%-------------------------------------------------------------------------- % 利用两层BP网络完成函数逼近,其中隐层的神经元个数选为5个 % % initff—对前向网络初始化 % simuff—对前向网络仿真 % trainbp--用BP算法训练前向网络 %-------------------------
www.eeworm.com/read/211869/15172304

m bp_example1.m

%-------------------------------------------------------------------------- % 利用BP网络对一个简单的非线性神经元进行训练。 % % initff—对前向网络初始化 % simuff—对前向网络仿真 % tbp1—训练一层前向网络 % trainbp--用BP算法训练前向网络 %--------------
www.eeworm.com/read/126734/14405612

m zyp3.m

clf figure(gcf) %setfsize(300,300); echo on clc % INITFF -对前向网络进行初始化 % SIMUFF -对前向网络进行仿真 % TRAINBP -用BP算法对前向网络进行训练 pause clc % P 为输入向量 P=-1:.1:1; % T 为目标向量 T = [-0.9602 -0.5770 -0.0729
www.eeworm.com/read/126734/14405611

m zyp8.m

clf figure(gcf) %setfsize(300,300); echo on clc % INITFF -对前向网络进行初始化 % SIMUFF -对前向网络进行仿真 % TRAINBP -用BP算法对前向网络进行训练 pause clc % P 为输入向量 P=[1 1 1 1 0.75 0.75 0.75 0.75 0.5 0.5 0.5 0.5 0.25
www.eeworm.com/read/126734/14405613

asv zyp8.asv

clf figure(gcf) %setfsize(300,300); echo on clc % INITFF -对前向网络进行初始化 % SIMUFF -对前向网络进行仿真 % TRAINBP -用BP算法对前向网络进行训练 pause clc % P 为输入向量 P=[1 1 1 1 0.75 0.75 0.75 0.75 0.5 0.5 0.5 0.5 0.25
www.eeworm.com/read/126734/14405614

m zyp2.m

clf figure(gcf) %setfsize(300,300); echo on clc % INITFF -对前向网络进行初始化 % SIMUFF -对前向网络进行仿真 % TRAINBP -用BP算法对前向网络进行训练 pause clc % P 为输入向量 P=[1 1 1 1 0.75 0.75 0.75 0.75 0.5 0.5 0.5 0.5 0.25
www.eeworm.com/read/126734/14405619

asv zyp2.asv

clf figure(gcf) %setfsize(300,300); echo on clc % INITFF -对前向网络进行初始化 % SIMUFF -对前向网络进行仿真 % TRAINBP -用BP算法对前向网络进行训练 pause clc % P 为输入向量 P=[1 1 1 1 0.75 0.75 0.75 0.75 0.5 0.5 0.5 0.5 0.25