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TRAINGDX 的查询结果
数值算法/人工智能 标准BP神经网络算法程序：动量BP算法程序：％ 调用 TRAINGDX 算法训练 BP 网络 粒子群优化神经网络源程序
标准BP神经网络算法程序：动量BP算法程序：％ 调用 TRAINGDX 算法训练 BP 网络
粒子群优化神经网络源程序
数值算法/人工智能 用“提前停止”方法提高BP网络推广能力 本例将用提前停止和训练函数TRAINGDX相结合来避免“过度拟合”产生的误差
用“提前停止”方法提高BP网络推广能力
本例将用提前停止和训练函数TRAINGDX相结合来避免“过度拟合”产生的误差
matlab例程 神经网络训练根据Kolmogorov定理
神经网络训练根据Kolmogorov定理，输入层有14个节点，所以中间层有29个节点
％中间层神经元的传递函数为 tansig
％输出层有8个节点，其神经元传递函数为logsig
％训练函数采用traingdx
人工智能/神经网络 采用“提前停止”方法提高 BP 网络的推广能力。对于和例 2相同的问题
采用“提前停止”方法提高 BP 网络的推广能力。对于和例 2相同的问题，在本例中我们将采用训练函数 traingdx
其他 2013遗传算法工具箱
% 生成训练样本集
clear all;
clc;
P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5;
110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2;
110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5;
220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1;
220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5;
110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5;
110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5];
0 1.318 ...