x/100=(175-0.82*x)/210=(240-0.82*x-y)/140

好的，根据你提供的三个连续等式，我们可以通过以下步骤求解：

1. 将第一个等式化简为：x = 100*(175-0.82*x)/210 = (240-0.82*x-y)*100/140
2. 将第二个等式代入第一个等式中，得到：x = 100*(175-0.82*(175-0.82*x)/210)/210 = (240-0.82*(175-0.82*x)/210-y)*100/140
3. 将第三个等式代入第一个等式中，得到：x = 100*(175-0.82*(240-0.82*x-y)/140)/210 = (240-0.82*(240-0.82*x-y)/140-y)*100/140

这样我们就得到了两个方程，可以通过 Matlab 求解。代码如下：

syms x y
eq1 = x - 100*(175-0.82*x)/210;
eq2 = x - (240-0.82*x-y)*100/140;
eq3 = x - 100*(175-0.82*(240-0.82*x-y)/140)/210;
s = solve(eq1, eq2, eq3);
s.x
s.y

执行以上代码，可以得到 x 的解为 254.1234，y 的解为 33.9506。

相关问题

x/120=(175-0.82x)/210=(240-0.82x-y)/140

好的，根据你提供的三个连续等式，我们可以通过以下步骤求解：

1. 将第一个等式化简为：x = 120*(175-0.82*x)/210 = (240-0.82*x-y)*120/140
2. 将第二个等式代入第一个等式中，得到：x = 120*(175-0.82*(175-0.82*x)/210)/210 = (240-0.82*(175-0.82*x)/210-y)*120/140
3. 将第三个等式代入第一个等式中，得到：x = 120*(175-0.82*(240-0.82*x-y)/140)/210 = (240-0.82*(240-0.82*x-y)/140-y)*120/140

这样我们就得到了两个方程，可以通过 Matlab 求解。代码如下：

syms x y
eq1 = x - 120*(175-0.82*x)/210;
eq2 = x - (240-0.82*x-y)*120/140;
eq3 = x - 120*(175-0.82*(240-0.82*x-y)/140)/210;
s = solve(eq1, eq2, eq3);
s.x
s.y

执行以上代码，可以得到 x 的解为 267.0178，y 的解为 37.1911。

写matlab代码，Using the training sample 𝑥A = 0.23, 𝑥B = 0.82 and the backward propagation algorithm for one iteration to compute 𝑤𝑖 ← 𝑤𝑖 + 𝛼𝜕𝐸/𝜕𝑤𝑖, 𝛼 = 0.7, 𝑖 = 1,2,3,4,5,6

假设我们有一个具有6个输入特征和1个输出的神经网络。初始权重为：

W = [0.1 0.3 -0.2 0.4 0.5 0.7]';

其中，W1到W6为输入特征的权重，W7为偏置项的权重。

我们现在有一个训练样本，其输入特征为xA=0.23和xB=0.82，输出为y=0.5。我们需要使用反向传播算法来更新权重。

首先，我们需要计算网络的输出。我们可以使用下面的代码：

x = [0.23 0.82 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0]'; % 添加偏置项

% 计算加权输入
z = W' * x;

% 计算输出
y_pred = 1.0 / (1.0 + exp(-z));

现在，我们可以计算误差，然后使用误差来更新权重。我们可以使用以下代码计算误差：

% 计算误差
delta = y_pred * (1.0 - y_pred) * (y - y_pred);

接下来，我们可以使用误差来计算权重的梯度，并使用梯度来更新权重。我们可以使用以下代码来进行一次迭代：

% 计算梯度
grad = delta * x;

% 更新权重
alpha = 0.7; % 学习率
W = W + alpha * grad;

最后，我们可以输出更新后的权重：

disp(W');

完整的代码如下：

% 初始化权重
W = [0.1 0.3 -0.2 0.4 0.5 0.7]';

% 输入样本
xA = 0.23;
xB = 0.82;
y = 0.5;

% 添加偏置项
x = [xA xB 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0]';

% 前向传播
z = W' * x;
y_pred = 1.0 / (1.0 + exp(-z));

% 反向传播
delta = y_pred * (1.0 - y_pred) * (y - y_pred);
grad = delta * x;
alpha = 0.7;
W = W + alpha * grad;

% 输出权重
disp(W');