net.trainParam.showwindow=0;是什么功能

时间: 2023-10-22 19:03:26 浏览: 354
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人工神经网络训练程序

`net.trainParam.showWindow` 是用于控制 MATLAB 神经网络训练过程中显示窗口的选项。当 `showWindow` 设置为 `1` 时，训练窗口会在训练过程中显示，可以实时查看训练过程中损失函数和精度的变化情况。当 `showWindow` 设置为 `0` 时，训练窗口不会显示，训练过程中的信息将不会输出到窗口中。 如果您的计算机性能较低或训练数据集较大时，训练窗口可能会降低整个程序的运行速度。此时，您可以将 `showWindow` 设置为 `0`，以加快训练速度。 在实际应用中，通常会将 `showWindow` 设置为 `0`，并将训练过程中的信息输出到日志文件中，以便后续分析和评估。
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BP神经网络matlab源程序代码.pdf

net.trainParam.max_perf_inc=1.04; % 最大性能增量 net=train(net,pn,tn); % 训练网络 训练完成后，使用测试数据对网络进行评估： matlab p2n=tramnmx(ptest,minp,maxp); % 测试数据归一化 an=sim(net,p2n...

matlab神经网络.docx

训练过程通过train函数进行，其中net.performFcn='sse'定义了性能函数为均方误差（SSE），net.trainParam.goal=0.1设定了训练的目标误差，net.trainParam.show=20表示每20次迭代显示一次训练状态，...

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);% 归一化 p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); % 测试集 [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); hiddennum=10; % 网络参数 net=newff(p_train,t_train,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); %构建网络 net.trainParam.epochs=200; %迭代次数 net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.01; %目标精度 net.trainParam.show=100; net.trainParam.showWindow=1; %打开训练界面

这是一个使用 MATLAB 构建神经网络进行训练的代码片段。首先对训练数据和测试数据进行了归一化处理，然后构建了一个包含一个隐层的前馈神经网络，激活函数分别为 tanh 和 linear，使用的训练算法为 Levenberg-...

T_min = 20; % ，T_max = 40; % ， T_set = 25; Kp = 1.0;Kd = 0.2; pid_ctrl = pid(Kp, Ki, Kd); pid_ctrl.Ts = 0.1; pid_ctrl.InputName = 'error'; pid_ctrl.OutputName = 'u'; pid_ctrl.InputUnit = '℃'; pid_ctrl.OutputUnit = 'V'; net = feedforwardnet([10 5]); net = configure(net, rand(1,10), rand(1,1)); net.trainParam.showWindow = false; net.inputs{1}.name = 'error'; net.outputs{2}.name = 'u'; net.inputs{1}.processFcns = {'mapminmax'}; net.outputs{2}.processFcns = {'mapminmax'}; t = 0:0.1:100; input_signal = T_min + (T_max - T_min) * rand(size(t)); dt = 0.1; current_temperature = T_min; pid_output = 0; bp_output = 0; figure; T = T_rand(1); error = T_set - T; u_pid = 0; u_nn = 0; for i = 1:length(t) pid_output = pid_ctrl(error); bp_controller = train(bp_controller, current_temperature, input_signal(i));bp_output = bp_controller(current_temperature); 将这段代码改动并优化以下，并给出改后的代码

net.trainParam.showWindow = false; net.inputs{1}.name = 'error'; net.outputs{2}.name = 'u'; net.inputs{1}.processFcns = {'mapminmax'}; net.outputs{2}.processFcns = {'mapminmax'}; % 初始化数据 t = 0:...

简化function error = fitness(x) %该函数用来计算适应度值 load data inputnum hiddennum outputnum net inputn outputn inputn_test outputps output_test %提取 w1=x(1:inputnum*hiddennum);%取到输入层与隐含层连接的权值 B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);%隐含层神经元阈值 w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);%取到隐含层与输出层连接的权值 B2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum);%输出层神经元阈值 net.trainParam.showWindow=0; %隐藏仿真界面 %网络权值赋值 net.iw{1,1}=reshape(w1,hiddennum,inputnum);%将w1由1行inputnum*hiddennum列转为hiddennum行inputnum列的二维矩阵 net.lw{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum);%更改矩阵的保存格式 net.b{1}=reshape(B1,hiddennum,1);%1行hiddennum列，为隐含层的神经元阈值 net.b{2}=reshape(B2,outputnum,1); %网络训练 net=train(net,inputn,outputn); an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); error=mse(output_test,test_simu);

这段代码是一个用来计算神经网络适应度值的函数。其中涉及到了一些神经网络的基本概念，比如输入层、隐含层、输出层、权值、阈值等。该函数的输入参数是一组权值和阈值，其中包括输入层与隐含层连接的权值、隐含层...

% 设定恒温箱温度范围 T_min = 20; % 最低温度 T_max = 40; % 最高温度 % 设定目标温度 T_set = 30; % 目标温度 % 设计PID控制器 Kp = 1.0; % 比例系数 Ki = 0.5; % 积分系数 Kd = 0.2; % 微分系数 pid_ctrl = pid(Kp, Ki, Kd); % 创建PID控制器对象 % 设置PID控制器参数 pid_ctrl.Ts = 0.1; % 采样时间 pid_ctrl.InputName = 'error'; % 输入信号名称 pid_ctrl.OutputName = 'u'; % 输出信号名称 pid_ctrl.InputUnit = '℃'; % 输入信号单位 pid_ctrl.OutputUnit = 'V'; % 输出信号单位 % 设计BP神经网络控制器 net = feedforwardnet([10 5]); % 创建一个2层的前馈神经网络 net = configure(net, rand(1,10), rand(1,1)); % 随机初始化网络参数 net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口 % 设置BP神经网络控制器参数 net.inputs{1}.name = 'error'; % 输入信号名称 net.outputs{2}.name = 'u'; % 输出信号名称 net.inputs{1}.processFcns = {'mapminmax'}; % 输入信号归一化 net.outputs{2}.processFcns = {'mapminmax'}; % 输出信号归一化 % 生成随机温度信号作为输入信号 t = 0:0.1:100; input_signal = T_min + (T_max - T_min) * rand(size(t)); % 设定仿真时间步长 dt = 0.1; % 初始化温度和控制器输出变量 current_temperature = T_min; pid_output = 0; bp_output = 0; % 初始化温度变化图像 figure; % 初始化控制系统 T = T_rand(1); % 初始温度 error = T_set - T; % 初始误差 u_pid = 0; % 初始PID控制输出 u_nn = 0; % 初始BP神经网络控制输出 % 开始仿真循环 for i = 1:length(t)给这段代码中补充一个计算pid控制输出的代码，并给出补充后的代码

net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口 % 设置BP神经网络控制器参数 net.inputs{1}.name = 'error'; % 输入信号名称 net.outputs{2}.name = 'u'; % 输出信号名称 net.inputs{1}.processFcns = {'...

%训练数据 x1=[0.0298,0.0314,0.0435,0.0578,0.0879,0.102,0.1754,0.1904,0.2062,0.2671,0.2979,0.3614,0.3864]; x2=[0.0315,0.0322,0.0441,0.0595,0.0956,0.1017,0.1719,0.1825,0.1937,0.2667,0.319,0.3586,0.3649]; y=[1,2,10,20,40,50,100,125,150,250,300,400,450]; %测试数据 x1=[0.036,0.0731,0.1402,0.2375,0.3296,0.4108] x2=[0.0342,0.0732,0.128,0.2143,0.3382,0.3715] y=[5,30,75,200,350,500]。利用小脑模型进行预测的matlab代码

x1=[0.0298,0.0314,0.0435,0.0578,0.0879,0.102,0.1754,0.1904,0.2062,0.2671,0.2979,0.3614,0.3864]; x2=[0.0315,0.0322,0.0441,0.0595,0.0956,0.1017,0.1719,0.1825,0.1937,0.2667,0.319,0.3586,0.3649]; y=[1,2,...

% 读取西储大学轴承数据 load('D:\NOJ\凯斯西储大学数据\Normal Baseline Data\97.mat'); % 提取时域特征 rms_val = rms(X097_DE_time); % 均方根值 kurt_val = kurtosis(X097_DE_time); % 峭度 skew_val = skewness(X097_DE_time); % 偏度 crest_factor = max(X097_DE_time)/rms_val; % 峰值因数 shape_factor = rms_val/mean(abs(X097_DE_time)); % 波形因数 % 提取频域特征 Fs = 12000; % 采样率 N = length(X097_DE_time); % 信号长度 xdft = fft(X097_DE_time); xdft = xdft(1:N/2+1); psdx = (1/(Fs*N)) * abs(xdft).^2; psdx(2:end-1) = 2*psdx(2:end-1); freq = 0:Fs/N:Fs/2; [maxval, maxidx] = max(psdx); % 最大幅值和对应频率 mean_freq = sum(freq .* psdx) / sum(psdx); % 平均频率 bandpower_val = bandpower(x,Fs,[500 1000]); % 信号频带能量 % 将特征值组合成一个向量 features = [rms_val, kurt_val, skew_val, crest_factor, shape_factor, maxval, freq(maxidx), mean_freq, bandpower_val]; % 使用神经网络进行训练 net = fitnet([10 10]); % 构建一个有两个隐层层，每层10个节点的神经网络 net.trainFcn = 'trainscg'; % 使用 Scaled Conjugate Gradient 算法进行训练 net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练过程窗口 net.trainParam.max_fail = 10; % 最大连续训练失败次数 [net, tr] = train(net, features', y); % 训练神经网络 % 使用训练好的神经网络进行预测 y_pred = net(features'); % 预测结果

根据你提供的代码，你首先从数据文件中读取了西储大学轴承数据，并且提取了时域和频域特征。然后，你将这些特征组合成一个向量，并使用神经网络进行训练。最后，你使用训练好的神经网络进行预测。...

matlab使用神经网络工具箱和全局优化工具箱编写粒子群优化的BPNN

这里给出一个使用MATLAB...net.trainParam.showWindow = 0; net.trainParam.showCommandLine = 0; net.trainParam.show = NaN; net.trainParam.epochs = 100; net.trainParam.goal = 0; net.divideFcn = 'divideind'; ...

MATLAB中如何看不同神经网络算法的收敛步长，相关的代码是怎样的的？

net.trainParam.showWindow = false; % 不显示窗口 3. 训练神经网络，例如： matlab [net, tr] = train(net, x, y); % x为输入，y为输出 4. 查看训练过程中的性能参数，例如： matlab plotperform...

神经网络MATLAB代码

net.trainParam.showWindow = true; % 显示训练窗口 %% 训练神经网络 [net,tr] = train(net, X', y'); %% 测试神经网络 y_pred = net(X_test'); accuracy = mean(y_pred == y_test'); %% 可视化训练过程 ...

用matlab写一个程序，要求使用BP网络对学生进行性别识别 .以身高、体重为输入

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