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    發布日期: 2021-03-27
  • 語言: 其他
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資源簡介


由于神經網絡具有擬合非線性的能力,所以可以用神經網絡來處理內部模型的非線性特性,因此這種內部模型采用神經網絡的非線性PLS方法得到了廣泛的應用。傳統的前饋神經網絡在訓練中采用梯度學習算法,網絡中的參數需要迭代更新,不僅訓練時間長,而且容易導致局部極小和過度訓練等問題,另外其多隱層的結構也導致了樣本訓練速度慢,訓練誤差大"此外,Bartlett提出對于已達到最小訓練誤差的前饋神經網絡,權值越小泛化特性越好,而傳統的梯度學習算法僅僅考慮訓練誤差最小,忽視了權值大小對網絡的影響,這些問題都將影響到模型的泛化特性。

資源截圖

代碼片段和文件信息 

tic
clear

close?all
load?xn.mat;load?yn.mat;load?xnn.mat;load?ynn.mat;
Xtrain=xn;Ytrain=yn;
Xtest=xnn;Ytest=ynn;
%開始訓練
sinc_train=cat（2YtrainXtrain）;
sinc_test=cat（2YtestXtest）;
[TrainingTime?TestingTime?TrainingAccuracy?TestingAccuracy?Y?TY]=elm（sinc_trainsinc_test027‘sig‘）;

i=1:50;
figureplot（iY‘-*r‘iYtrain‘-o‘）;
figureplot（iTY‘-*r‘iYtest‘-o‘）;

sse=sqrt（sum（（TY‘-Ytest）.^2）/50）;

a=0;
for?i=1:50
????if（abs（TY（1i）-Ytest（i1））<0.5）
????????a=a+1;
????end
end
a;
HR=a/50;
time=toc;




%訓練時間和檢驗時間
%TrainingTime
%TestingTime

%求取訓練精度與檢驗精度
%%TrainingAccuracy
%Etrain=0;Etest=0;
%for?i=1:1000
%?Etrain=Etrain+abs（Y（i）-Ytrain（i））/6;
%end
%Etest=abs（TY-Ytest）/6;

%Ytest/6
%TY/6

%Etrain/1000
%Etest

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

?????文件????????799??2008-10-18?11:37??ELM-PLS\DELM.m

?????文件???????8072??2008-10-23?18:33??ELM-PLS\ELM.asv

?????文件???????8094??2008-10-23?19:09??ELM-PLS\ELM.m

?????文件???????1012??2008-10-23?18:58??ELM-PLS\main_pls.asv

?????文件???????1038??2008-10-27?07:53??ELM-PLS\main_pls.m

?????文件????????529??2008-10-17?09:53??ELM-PLS\plss.m

?????文件???????4030??2008-09-29?22:37??ELM-PLS\xn.mat

?????文件???????4025??2008-09-29?22:37??ELM-PLS\xnn.mat

?????文件????????599??2008-09-29?22:37??ELM-PLS\yn.mat

?????文件????????600??2008-09-29?22:37??ELM-PLS\ynn.mat

?????文件????????417??2008-09-29?22:37??ELM-PLS\yystandard.m

?????目錄??????????0??2013-03-11?14:06??ELM-PLS

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

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