神经网络实验2

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第五步:双击network,出现以下界面
训练过程如下:
第六步:查看训练结果
第七步:预测
在命令窗口输入三个新的数据Pt
Pt=[1 1;1 0;-1 1]’
输出结果为
Pt =
1 1 -1
1 0 1
将其导入
进行预测
(3)完成题目3.5,3.8。
题目2利用nntool进行BP网络设计
一、实验目的
初步掌握MATLAB环境下nntool方式实现BP网络的设计,熟悉BP网络的功能。
实验二感知器和BP网络设计初步
题目1利用nntool进行感知器设计
一、实验目的
初步掌握MATLAB环境下nntool方式实现感知器的设计。
二、实验内容
利用nntool,进行感知器设计,完成书中题目3.5,3.8。
三、实验步骤
(1)在命令窗口键入nntool
(2)在命令窗口给出样本的输入输出P,T,在nntool中将P,T导入,用new新建网络,对网络训练,观察。
P=[1 -1;1 0; 2 1]'
第二步:输入教师信号T
T=[1 0 1]
第三步:点击import键,导入P和T
第四步:创建网络
第五步:双击network,训练
第六步:查看训练结果
导出网络Export network1
在命令窗口键入network1.divideFcn='';
导入网络wk.baidu.cometwork1
(3)实验结果
是否能够解决线性不可分问题?
多训练几次,每次权值的结果是否一样?
隐层节点的个数对训练次数和结果有什么影响?(例如取2个、4个、7个…)
重新训练
四、实验结果及分析(请回答以下问题)
题目1:解决异或问题,分析考察BP网络的功能。
(1)异或问题的表达
输入:
教师信号:
(2)分析神经网络的结构
输入节点的个数(思考与样本输入的维数的关系):
隐层节点的个数:
输出层节点的个数(思考与样本输出的维数的关系):
转移函数的选择:
学习算法:traingdx
例如:
第一步:三个样本,两维输入,写成(注意转置符号)
P=[1 -1;1 0; 2 1]'
输出结果为:
P =
1 1 2
-1 0 1
第二步:输入教师信号T
T=[1 0 1]
输出结果为
T =
1 0 1
第三步:点击import键,导入P和T
第四步:创建网络
注意选择hardlim为转移函数时,网络输出为1和0,选择Hardlims为转移函数时,网络输出为1和-1
二、实验内容
利用nntool,进行BP网络设计,解决以下异或问题,分析考察BP网络的功能。
三、实验步骤(与实验一的感知器训练类似)
(1)在命令窗口键入nntool
(2)在命令窗口给出样本的输入输出P,T,在nntool中将P,T导入,用new新建网络,对网络训练,观察。
例如:
第一步:三个样本,两维输入,写成(注意转置符号)
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