神经网络实验专家讲座.pptx

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试验七
广义回归神经网络与概率神经网络设计
神经网络实验专家讲座
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１、GRNN网络结构
输入层　径向基神经元 线性层
一、广义回归神经网络(GRNN)
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2、GRNN网络设计
调用格式：
net = newgrnn(P,T,SPREAD)
功效描述：
设计一个GRNN网络
参数说明：
P—Q个R维输入向量组成R×Q矩阵.
T—Q个S维期望输出向量组成S×Q矩阵.
SPREAD—径向基层散布常数，缺省值为1.
一、广义回归神经网络(GRNN)
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例1：已知8个样本点，用GRNN网络对该样本进行函数迫近
>> P=[1 2 3 4 5 6 7 8]; %输入变量值
>> T=[0 1 2 3 2 1 2 1]; %期望输出
>> plot(P,T,'.','markersize',30);
%在坐标系中画出样本点
>> axis([0 9 -1 4]); %调整坐标平面显示区域
>> title(‘待迫近函数’); %图像标题
>> xlabel(‘P’); %给横轴标注
>> ylabel('T'); %给纵轴标注
一、广义回归神经网络(GRNN)
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一、广义回归神经网络(GRNN)
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>> spread=; %确定散布常数
>> net=newgrnn(P,T,spread); %设计网络
>> A=sim(net,P); %网络仿真
>> hold on;
>> outputline=plot(P,A,'O','markersize',10, …
'color',[1 0 0]); %画出测试结果
>> title('检测网络');
>> xlabel('P');
>> ylabel('T和A');
一、广义回归神经网络(GRNN)
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一、广义回归神经网络(GRNN)
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>> p=;
>> a=sim(net,p);
%对新数据点进行仿真
>> plot(p,a,'+','markersize',10,'color',[1 0 0]);
%画出测试点
>> xlabel('P和p');
>> ylabel('T和a');
一、广义回归神经网络(GRNN)
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一、广义回归神经网络(GRNN)
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>> P2=0::9;
>> A2=sim(net,P2);
>> plot(P2,A2,'linewidth',4,'color',[1 0 0]);
%绘制拟合曲线
>> title('函数迫近');
>> xlabel('P和P2');
>> ylabel('T和A2');
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