d_b(i,j)=xite*e(k)*(yi(i)*addw-addyw)*(x(j)-c(i,j))^2*w(i)/(b(i,j)^2*addw^2)
时间: 2023-10-30 07:06:07 浏览: 41
根据你提供的公式,d_b(i,j)表示对修正值b(i,j)的调整量,具体计算公式如下:
d_b(i,j) = ξ * e(k) * y_i(i) * (add_w - add_yw) * (x(j) - c(i,j))^2 * w(i) / (b(i,j)^2 * add_w^2)
其中,ξ表示学习率,e(k)表示当前样本的误差,y_i(i)表示第i个隶属度函数的输出,add_w表示权值w(i)的更新量,add_yw表示对应的隶属度函数的输出的更新量,x(j)表示输入特征向量的第j个分量,c(i,j)表示第i个模糊规则的隶属函数中心的第j个分量,w(i)表示权值,b(i,j)表示修正值。
这个公式用于计算每个模糊规则的修正值b(i,j)的调整量,通过根据误差和其他参数的计算结果,来调整模糊神经网络中每个模糊规则的修正值,以优化网络的性能和输出结果。
相关问题
%输出计算 for i=1:M yi(i)=p0_1(i)+p1_1(i)*x(1)+p2_1(i)*x(2)+p3_1(i)*x(3)+p4_1(i)*x(4)+p5_1(i)*x(5)+p6_1(i)*x(6)+p7_1(i)*x(7)+p8_1(i)*x(8)+p9_1(i)*x(9); end addyw=0; addyw=yi*w'; yn(k)=addyw/addw; e(k)=outputn(k)-yn(k); %计算误差 %系数p修正值计算 d_p=zeros(M,1); for i=1:M d_p(i)=xite*e(k)*w(i)/addw; end %系数b修正值计算 d_b=0*b; for i=1:M for j=1:I d_b(i,j)=xite*e(k)*(yi(i)*addw-addyw)*(x(j)-c(i,j))^2*w(i)/(b(i,j)^2*addw^2); end end这段程序的具体意思指的是什么
这段程序是实现了基于RBF神经网络的模型训练过程。具体来说,它包含以下步骤:
1. 对于输入样本x,通过一系列的权重w和偏置c,计算出每个RBF神经元的输出yi。
2. 将所有神经元的输出加权求和,得到最终的网络输出yn,并计算出预测误差e。
3. 根据误差e和当前的权重w,计算出权重修正值d_p,用于更新每个神经元的权重。
4. 根据误差e、权重w和偏置c,计算出偏置修正值d_b,用于更新每个神经元的偏置。
其中,xite是学习率,M是神经元个数,I是输入样本的维度。
k=0; k=10; ut=j*(-c*dth-1/j*(k*s+xite*sign(s)));
这段代码是关于计算机编程的,使用了一些数学公式和变量。首先,定义了一个变量k,并将它的初值设为0。接着,这个变量k的值被改变为10。然后,代码中使用了一些其他的变量,包括ut、j、c、dth、s和xite。这些变量的具体含义不详细说明,但可以猜测它们是代表一些物理或数学量的。在代码的最后一行,计算了一个表达式,并将其赋值给了变量ut。这个表达式包含了上述变量,并使用了一些数学函数和符号,如乘法、除法、负号、取符号函数等。这个表达式的具体含义没有详细解释,但可以猜测它是用来计算某个物理量或数学量的。总之,这段代码涉及到了计算机编程、数学公式和物理或数学量等方面的知识。
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