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文档简介

1、1会计学BP神经网络分类神经网络分类射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许多领域都有着广泛的应用前景。5、对训练集中每一个输入输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。logsig函数），其输出值将会限制在较小的范围（0,1）内，线性传输函数则可以取任意值BP网络误差性能函数的默认值为均方误差。1kkkkxxa g111(11 ),1,2, 1riijjijafwpbis1212(212 ),1,2, 2skkiikiafwabks2211( , )22skk

2、kE w Bta 111nfne 1220111nnnneefnee 111( )fnf n 21fnnn%第二行现有9个0，再有6个1.10两位数出表示9只Af，01输出表示6个APfnplot(p1(:,1),p1(:,2),h,p2(:,1),p2(:,2),o) %p1（：，1）让行标变起来、列标是1，%即取出p1的第一列x=1.24 1.80;1.28 1.84;1.40 2.04; %测试数据xy0=sim(net,p) %训练完的网络，再次输入原始数据p,看看网络此时的实际输出y0是否与期望输出一模一样，结果确实如此。y=sim(net,x)%将测试数据输入网络，查看其测试输出，从而将x代表的三只虫子进行分类 111nfne 1220111nnnneefnee 111( )fnf nn%第二行现有9个0，再有6个1.10两位数出表示9只Af，01输出表示6个APfnplot(p1(:,1),p1(:,2),h,p2(:,1),p2(

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