代码搜索:simuff
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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