7专题精通前馈神经网络和线性神经网络通过matlab建模案例.zip资源-CSDN文库

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前馈神经网络（Feedforward Neural Networks，FNN）和线性神经网络是人工智能领域中两种基本的模型，广泛应用于各种预测、分类和模式识别任务。MATLAB作为一个强大的数学计算环境，提供了丰富的工具箱来构建和优化这两种网络。在这个7专题的压缩包中，我们可以通过一系列的案例学习如何在MATLAB中熟练地建立和应用这些模型。一、前馈神经网络（FNN） 1. 结构：前馈神经网络是一种没有循环或反馈路径的网络结构，信息仅沿着单向路径传递。它由输入层、隐藏层和输出层组成，每层之间通过权重连接。 2. 激活函数：FNN的核心是激活函数，常见的有sigmoid、tanh、ReLU等，它们可以引入非线性，提高模型的表达能力。 3. 训练算法：MATLAB通常使用反向传播（Backpropagation）算法进行训练，通过梯度下降法更新权重，以最小化损失函数。 4. 学习率与正则化：调整学习率和引入正则化参数有助于防止过拟合，提高模型泛化能力。 5. 网络调优：包括层数、节点数的选择，以及早停（Early Stopping）策略的应用。二、线性神经网络 1. 简单明了：线性神经网络没有非线性激活函数，其输出是输入和权重的线性组合，适用于数据分布近似线性的场景。 2. 解析解：线性网络的训练问题可以求得解析解，通常通过正规方程组求解，避免了迭代过程。 3. 过拟合与欠拟合：由于线性模型的局限性，可能容易出现过拟合或欠拟合的问题，需要结合实际数据特征来选择模型。三、MATLAB实现步骤 1. 数据预处理：导入数据，进行标准化或归一化，以及划分训练集和测试集。 2. 模型构建：使用MATLAB的Neural Network Toolbox创建前馈神经网络或线性网络，设置网络结构和超参数。 3. 训练模型：用训练集数据训练模型，观察训练过程中的损失函数变化。 4. 评估模型：在测试集上评估模型性能，如精度、召回率、F1分数等。 5. 调整优化：根据评估结果调整网络结构和参数，进行模型优化。 6. 预测与应用：将优化后的模型用于新数据的预测。这个7专题的案例将涵盖从基础概念到实践操作的全过程，通过MATLAB代码示例，深入理解前馈神经网络和线性神经网络的建模方法。通过学习这些案例，你将能够熟练运用MATLAB解决实际问题，提升在AI领域的技能水平。

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7专题精通前馈神经网络和线性神经网络通过matlab建模案例.zip （3个子文件）

7专题精通前馈神经网络和线性神经网络通过matlab建模案例

专题精通前馈神经网络和线性神经网络通过matlab建模案例

1 线性神经网络预测程序

xianxingshenjingwangluo.m 895B

2 使用前馈神经网络预测样本数据

7 使用前馈神经网络预测样本数据

cccc.m 2KB

专题精通前馈神经网络和线性神经网络通过matlab建模案例.mp4 81.15MB

%% 学习目标：使用前馈神经网络数据预测 clear all clc %% 输入样本 p=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928 3497 2261;... 3497 2261 6921;2261 6921 1391;6921 1391 3580;1391 3580 4451;3580 4451 2636;... 4451 2636 3471;2636 3471 3854;3471 3854 3556;3854 3556 2659;3556 2659 4335;... 2659 4335 2882;4335 2882 4084;4335 2882 1999;2882 1999 2889;1999 2889 2175;... 2889 2175 2510;2175 2510 3409;2510 3409 3729;3409 3729 3489;3729 3489 3172;... 3489 3172 4568;3172 4568 4015;]'; %% 期望输出 t=[4554 2928 3497 2261 6921 1391 3580 4451 2636 3471 3854 3556 2659 ... 4335 2882 4084 1999 2889 2175 2510 3409 3729 3489 3172 4568 4015 ... 3666]; ptest=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928 3497 2261;... 3497 2261 6921;2261 6921 1391;6921 1391 3580;1391 3580 4451;3580 4451 2636;... 4451 2636 3471;2636 3471 3854;3471 3854 3556;3854 3556 2659;3556 2659 4335;... 2659 4335 2882;4335 2882 4084;4335 2882 1999;2882 1999 2889;1999 2889 2175;... 2889 2175 2510;2175 2510 3409;2510 3409 3729;3409 3729 3489;3729 3489 3172;... 3489 3172 4568;3172 4568 4015;4568 4015 3666]'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %将数据归一化 NodeNum1 =20; % 隐层第一层节点数 NodeNum2=40; % 隐层第二层节点数 TypeNum = 1; % 输出维数 TF1 = 'tansig'; TF2 = 'tansig'; TF3 = 'tansig'; net=newff(minmax(pn),[NodeNum1,NodeNum2,TypeNum],{TF1 TF2 TF3},'traingdx'); %% 设置参数 net.trainParam.show=100; net.trainParam.epochs=10000; %训练次数设置 net.trainParam.goal=1e-5; %训练所要达到的精度 net.trainParam.lr=0.01; %学习速率 net=train(net,pn,tn); p2n=tramnmx(ptest,minp,maxp);%测试数据的归一化 an=sim(net,p2n); [a]=postmnmx(an,mint,maxt) %数据的反归一化，即最终想得到的预测结果 figure(1) subplot(1,2,1); plot(1:length(t),t,'o',1:length(t)+1,a,'+'); title('o表示预测值--- *表示实际值') legend('预测值','实际值') grid on m=length(a); %向量a的长度 t1=[t,a(m)]; error=t1-a; %误差向量 subplot(1,2,2); plot(1:length(error),error) title('误差变化图') grid on

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