matlab net.lw,优化BP过程当中出现net.lW{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum);

这段代码的作用是将第二层的权重w2重新塑形为一个矩阵，并将其存储在神经网络对象net的lW属性的第二行第一列中。

具体来说，net.lW是一个二维矩阵，第一维表示权重的层数，第二维表示前一层的神经元数量和当前层的神经元数量。在这个例子中，net.lW{2,1}表示第二层的权重，由于第二层有outputnum个神经元，每个神经元有hiddennum个输入，因此w2需要被重新塑形为一个outputnum * hiddennum的矩阵，然后存储在net.lW的第二行第一列中。

这个步骤是优化BP算法的一部分，它有助于提高神经网络的训练效率和准确性。

相关问题

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、隐含层神经元阈值、隐含层与输出层连接的权值以及输出层神经元阈值。函数主要的操作是将权值和阈值按照一定的格式提取出来，并赋值给一个神经网络模型中对应的参数。然后利用提供的训练数据对神经网络进行训练，得到训练后的网络模型。最后利用测试数据对训练后的神经网络进行测试，并计算预测结果与真实结果之间的均方误差，作为该组权值和阈值的适应度值。

错误使用 network/subsasgn>network_subsasgn (line 555) net.LW{2,1} must be a 1-by-12 matrix. 出错 network/subsasgn (line 14) net = network_subsasgn(net,subscripts,v,netname); 出错 fun (line 28) net.lw{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum); 出错 main (line 61) individuals.fitness(i)=fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn); %染色体的适应度

这个错误是因为尝试将一个不符合要求的矩阵分配给神经网络对象的某个属性。具体地说，在这个例子中，代码尝试将一个outputnum * hiddennum的矩阵重新塑形为一个大小为1 * 12的矩阵，并将其分配给net.LW{2,1}，这显然是不合理的，因为大小不符。

解决这个问题的方法是检查代码中所有分配给神经网络对象的矩阵或向量是否符合其要求的大小和形状。如果有任何不匹配，需要对代码进行修改以确保正确的分配。

在这个例子中，需要检查w2的大小和形状是否与net.LW{2,1}的要求相符。如果不符，需要对w2进行重新塑形或重新生成，以确保其大小和形状与要求相符。然后，再将其分配给net.LW{2,1}。