matlab的ANN神经网络如何更换传递函数

在 MATLAB 中，神经网络的传递函数可以通过修改网络对象的属性来更改。具体步骤如下：

1. 打开 MATLAB 工作区，并加载神经网络模型。

2. 找到要更改的层，可以使用以下命令查看网络结构：

   net = load('network.mat');
   view(net);

3. 找到想要更改的层，例如隐藏层，使用以下命令更改传递函数：

   net.layers{1}.transferFcn = 'tansig';

以上命令将第一个隐藏层的传递函数更改为 S 型传递函数（tansig）。

4. 保存更改后的神经网络：

   save('new_network.mat', 'net');

以上命令将更改后的网络保存到新文件中。

这些步骤可以帮助你在 MATLAB 中更改神经网络的传递函数。

相关问题

matlab的ANN神经网络如何更换为线性传递函数

在MATLAB中，可以通过修改神经网络对象的transferFcn属性来更改神经元的传递函数为线性传递函数。具体步骤如下：

1. 加载训练好的神经网络或创建新的神经网络对象。

2. 获取神经网络对象的每个层的transferFcn属性。

   net = feedforwardnet(10);
   transferFcn = net.layers{1}.transferFcn; % 获取第一层神经元的传递函数

3. 将每个层的transferFcn属性设置为'purelin'，即线性传递函数。

   for i=1:length(net.layers)
       net.layers{i}.transferFcn = 'purelin';
   end

4. 训练神经网络或使用它进行预测。

   net = train(net,X,Y);
   Ypred = net(Xtest);

请注意，如果神经网络中有多个层，则需要对每个层的transferFcn属性进行设置。

ANN神经网络matlab

MATLAB 是一个非常受欢迎的科学计算软件，也是 ANN（人工神经网络）的研究和实现的常用工具。 在 MATLAB 中，有许多内置的函数和工具箱可以用于创建、训练和测试神经网络。以下是一些使用 MATLAB 实现神经网络的基本步骤：

1. 确定神经网络的结构：确定输入层、隐藏层和输出层的数量以及每层的节点数。

2. 准备数据：准备用于训练和测试神经网络的数据集，包括输入和输出数据。

3. 创建神经网络：使用 MATLAB 中的 neural network toolbox 创建神经网络对象。

4. 训练神经网络：使用训练数据集对神经网络进行训练。

5. 测试神经网络：使用测试数据集对训练好的神经网络进行测试，并评估其性能。

以下是一个简单的示例，演示如何使用 MATLAB 创建、训练和测试一个神经网络：

% 准备数据
inputs = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9];
targets = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9];

% 创建神经网络
net = feedforwardnet(10);
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig'; % 设置隐藏层的激活函数

% 训练神经网络
net = train(net, inputs, targets);

% 测试神经网络
outputs = net(inputs);

在上面的示例中，我们使用 `feedforwardnet` 函数创建一个带有一个隐藏层的前馈神经网络。我们还设置了隐藏层的激活函数为 `logsig`，这是 MATLAB 中的一个内置函数。然后使用 `train` 函数对神经网络进行训练，并使用 `net` 函数对神经网络进行测试。

这只是一个简单的示例，MATLAB 中的神经网络工具箱具有更多的功能和选项，可以进行更复杂的神经网络建模和分析。