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資源簡介

利用粒子群算法優化BP神經網絡的權值,將訓練好的神經網絡用于故障診斷中,進行模式識別,比BP神經網絡收斂快

資源截圖

代碼片段和文件信息


%參數輸入
load?psostudy;
load?t;
lp=psostudy‘;
t=t‘;
l=input(‘特征向量輸入個數‘);
m=input(‘隱層神經元個數‘);
n=input(‘輸出層神經元個數‘);
k=input(‘粒子數目‘);
N=input(‘迭代次數‘);
Emin=input(‘最小誤差‘);

%相關參數計算
a=l*m+m*n+m+n;???????%確定粒子維數:隱層和輸出層權值和閥值

%初始化
lp=repmat(lpm1);???%平鋪輸入向量,得到每個隱層神經元的輸入
rand(‘state‘sum(100*clock)*rand(1))

p=-1*ones(ak)+2*rand(ak);?????????%初始化k個粒子的初始位置:隱層和輸出層權值和閥值
v=-1*ones(ak)+2*rand(ak);?????????%初始化k個粒子的初始速度




????
????
%計算第初始適應值
for?i=1:k????%k是粒子數目
w1=p(1:(l+1)*mi);??%提取第i個粒子隱層權值和閥值
w1=repmat(w1129);???%36是訓練樣本數,平鋪得到36組權值和閥值,
net1=lp.*w1;???????%隱層神經元的輸入
y=zeros(m29);????%定義m個隱層神經元的輸入值,共36組代表36個訓練樣本


%計算隱層輸出
for?j=1:m
????y(j:)=sum(net1(((l+1)*(j-1)+1):((l+1)*j):));?%第j個神經元的輸入值
end
Y=tansig(y);??%m個隱層神經元的輸出值
A=-ones(129);??%定義閥值所對應的輸入

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????5451??2012-06-13?00:19??psobpdiagnosis.m

-----------?---------??----------?-----??----

?????????????????5919????????????????????3


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