net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm');

时间: 2023-06-11 18:10:39 浏览: 244
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案例27 遗传算法的优化计算——建模自变量降维.rar_14O_WHZM_遗传算法 _遗传算法 降维_遗传算法降维

这行代码是在MATLAB中用于创建一个前馈神经网络的函数，其中参数含义如下： - `inputn`：输入层节点数目。 - `outputn`：输出层节点数目。 - `hiddennum`：隐层节点数目。 - `{'tansig','purelin'}`：每一层的激活函数，这里是指隐层采用双曲正切函数，输出层采用线性函数。 - `'trainlm'`：训练算法，这里是指采用 Levenberg-Marquardt 反向传播算法进行训练。 这行代码的作用是创建一个具有 `inputn` 个输入节点、`outputn` 个输出节点和 `hiddennum` 个隐层节点的前馈神经网络，其中隐层采用双曲正切函数作为激活函数，输出层采用线性函数作为激活函数，并使用 Levenberg-Marquardt 反向传播算法进行训练。
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New folder_NEW_MATLABnewff函数_

net = newff([inputSize, hiddenSize, outputSize], {transferFunction1, transferFunction2}, ... trainingOptions); 这里，inputSize是输入层节点数，hiddenSize是隐藏层节点数，outputSize是输出层...

res = xlsread('补偿.xlsx'); % temp = randperm(102); % input=res(temp(1: 20), 2: 6)'; input=res((1: 20), 7: 12)'; output=res((1: 20), 2 :4)'; %载入输出数据 %% input_train = input(1:15); output_train =output(1:15); input_test = input(5:25); output_test =output(5:25); inputnum=3; hiddennum=10;outputnum=2; [inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1);%归一化到[-1,1]之间，inputps [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1); net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); W1= net. iw{1, 1};%输入层到中间层的权值 B1 = net.b{1};W2 = net.lw{2,1}; B2 = net. b{2}; net.trainParam.epochs=2000; net.trainParam.lr=0.0001; net.trainParam.goal=0.001; net=train(net,inputn,outputn);inputn,outputn inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); error=test_simu-output_test;figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test/70,'bo-') hold on plot(test_simu/70,'r*-') hold on % plot(error,'square','MarkerFaceColor','b') % legend('理论位姿','期望位姿','误差') legend('理论位姿','期望位姿') xlabel('数据组数') ylabel('样本值') % title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图') an = mapminmax('reverse', an, outputps); % 将预测结果反归一化 output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');这段代码帮我修改一下更能体现BP补偿算法

net = newff(input_train_norm, output_train_norm, hidden_num, {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm'); % 训练BP神经网络 net.trainParam.epochs = 2000; net.trainParam.lr = 0.0001; net.trainParam.goal = 0.001;...

res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx');input=res((1: 120), 2: 6)'; %载入输入数据 output=res((1: 120), 7 :9)'; %载入输出数据input_这段代码的预测结果为什么都是0train = input(1:80); outest_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); tput_train =output(1:80); input_test = input(80:100); output_test =output(80:100); %节点个数 inputnum=3; % 输入层节点数量 hiddennum=10;% 隐含层节点数量 outputnum=2; % 输出层节点数量[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1);%归一化到[-1,1]之间，inputps用来作下一次同样的归一化 [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1);net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm');% 建立模型，传递函数使用purelin，采用梯度下降法训练 W1= net. iw{1, 1};%输入层到中间层的权值 B1 = net.b{1};%中间各层神经元阈值 W2 = net.lw{2,1};%中间层到输出层的权值 B2 = net. b{2};%输出层各神经元阈值net.trainParam.epochs=15000; net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.goal=0.0001; net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test);error=test_simu-output_test; figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test,'bo-') hold on plot(test_simu,'r*-') hold on.an = mapminmax('reverse', an, outputps); % 将预测结果反归一化 output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-*'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');

predicted_output_normalized = sim(net, input_test_normalized); 3. 将预测结果反归一化，得到最终预测结果，如下： predicted_output = mapminmax('reverse', predicted_output_normalized, outputps);...

res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); % temp = randperm(102); % input=res(temp(1: 80), 2: 6)'; input=res((1: 120), 2: 6)'; output=res((1: 120), 10 :11)'; input_train = input(1:80); output_train =output(1:80); input_test = input(80:100); output_test =output(80:100); %节点个数 inputnum=3; hiddennum=10;outputnum=2; [inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1); net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); W1= net. iw{1, 1}; B1 = net.b{1}; W2 = net.lw{2,1};%中间层到输出层的权值 B2 = net. b{2};net.trainParam.epochs=15000; net.trainParam.lr=0.001; % 学习速率，这里设置为0.01 net.trainParam.goal=0.01; net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps);error=test_simu-output_test; figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test/100,'bo-') hold on plot(test_simu/101,'r*-') hold on % plot(error,'square','MarkerFaceColor','b') % legend('理论位姿','期望位姿','误差') legend('理论位姿','期望位姿') xlabel('数据组数') ylabel('样本值') % title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图') an = mapminmax('reverse', an, outputps); output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-*'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果'); [c,l]=size(output_test);帮我绘制神经网络结构图中的输入层的神经元个数为3

net = train(net, inputn, outputn); % 绘制神经网络结构图 view(net); % 对测试集进行预测 inputn_test = mapminmax('apply', input_test, inputps); an = sim(net, inputn_test); test_simu = mapminmax('...
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net = newff(input, output, 14, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); - 旧版定义： matlab net = newff(minmax(input), [49,14,4], {'tansig','tansig','tansig'}, 'traingdx'); 新版定义： ...
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net = newff(input, output, 7, {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm'); 三、 旧版 Newff 函数的使用方法 虽然新版 Newff 函数已经取代了旧版，但是在新版本中，旧版 Newff 函数仍然可以使用，但是会出现警告信息...
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net = newff(input, output, 7, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); 同样，如果网络有更多的隐藏层，旧版和新版的定义方式也会有所不同： - 旧版定义： matlab net = newff(minmax(input), [49,10,1], ...

res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = res((1:120), 2:6)'; % 载入输入数据 output = res((1:120), 7:9)'; % 载入输出数据 % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_num = size(input_train_n, 1); % 输入层节点数量 hidden_num = 10; % 隐含层节点数量 output_num = size(output_train_n, 1); % 输出层节点数量 net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_num, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %%反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 %%绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:), 'r*-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');这段程序当中如果进行误差补偿的话怎么操作

[input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1, error); 同样的，在测试模型时也需要对输入数据进行误差补偿和归一化操作，代码如下： input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input...

% 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(1,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 % additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; additional_test_data = input(81:100,:); additional_test_data_n = mapminmax('apply', additional_test_data, input_ps); pos_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output(1,:); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');显示additional_test_data = input(81:100,:)'; 位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 5)。帮我修改

同时，将 pos_error = pos_pred - output_test(1,:) 改为 pos_error = pos_pred - output_test(:,1:20)，将 ori_error = ori_pred - output_test(1,:) 改为 ori_error = ori_pred - output_test(:,1:20)。

1.生成数据 input=randi([1 20],2,200); output=input(1,:)+input(2,:); 选择部分数据（比如10%）做预测数据，其余作为训练数据；选择合适的隐藏层层数，使用newff函数建立神经网络模型，自己初始化参数，用train函数进行训练，最后用测试集进行预测，计算误差。 （提示：可以用matlab APP工具箱 neural fitting(nftool))

net = newff(train_input, train_output, [5, 3], {'tansig', 'tansig', 'purelin'}, 'trainlm'); net.IW{1,1} = rand(5, 2) - 0.5; net.b{1} = rand(5, 1) - 0.5; net.LW{2,1} = rand(3, 5) - 0.5; net.b{2} = rand...
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使用git-log-to-tikz.py将Git日志转换为TIKZ图形

资源摘要信息:"git-log-to-tikz.py 是一个使用 Python 编写的脚本工具，它能够从 Git 版本控制系统中的存储库生成用于 TeX 文档的 TIkZ 图。TIkZ 是一个用于在 LaTeX 文档中创建图形的包，它是 pgf（portable graphics format）库的前端，广泛用于创建高质量的矢量图形，尤其适合绘制流程图、树状图、网络图等。 此脚本基于 Michael Hauspie 的原始作品进行了更新和重写。它利用了 Jinja2 模板引擎来处理模板逻辑，这使得脚本更加灵活，易于对输出的 TeX 代码进行个性化定制。通过使用 Jinja2，脚本可以接受参数，并根据参数输出不同的图形样式。 在使用该脚本时，用户可以通过命令行参数指定要分析的 Git 分支。脚本会从当前 Git 存储库中提取所指定分支的提交历史，并将其转换为一个TIkZ图形。默认情况下，脚本会将每个提交作为 TIkZ 的一个节点绘制，同时显示提交间的父子关系，形成一个树状结构。 描述中提到的命令行示例： ```bash git-log-to-tikz.py master feature-branch > repository-snapshot.tex ``` 这个命令会将 master 分支和 feature-branch 分支的提交日志状态输出到名为 'repository-snapshot.tex' 的文件中。输出的 TeX 代码使用TIkZ包定义了一个 tikzpicture 环境，该环境可以被 LaTeX 编译器处理，并在最终生成的文档中渲染出相应的图形。在这个例子中，master 分支被用作主分支，所有回溯到版本库根的提交都会包含在生成的图形中，而并行分支上的提交则会根据它们的时间顺序交错显示。 脚本还提供了一个可选参数 `--maketest`，通过该参数可以执行额外的测试流程，但具体的使用方法和效果在描述中没有详细说明。一般情况下，使用这个参数是为了验证脚本的功能或对脚本进行测试。 此外，Makefile 中提供了调用此脚本的示例，说明了如何在自动化构建过程中集成该脚本，以便于快速生成所需的 TeX 图形文件。 此脚本的更新版本允许用户通过少量参数对生成的图形进行控制，包括但不限于图形的大小、颜色、标签等。这为用户提供了更高的自定义空间，以适应不同的文档需求和审美标准。 在使用 git-log-to-tikz.py 脚本时，用户需要具备一定的 Python 编程知识，以理解和操作 Jinja2 模板，并且需要熟悉 Git 和 TIkZ 的基本使用方法。对于那些不熟悉命令行操作的用户，可能需要一些基础的学习来熟练掌握该脚本的使用。 最后，虽然文件名称列表中只列出了 'git-log-to-tikz.py-master' 这一个文件，但根据描述，该脚本应能支持检查任意数量的分支，并且在输出的 TeX 文件中使用 `tikzset` 宏来轻松地重新设置图形的样式。这表明脚本具有较好的扩展性和灵活性。"