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網(wǎng)站設(shè)計(jì)用什么軟件實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)渠道有哪幾種

網(wǎng)站設(shè)計(jì)用什么軟件實(shí)現(xiàn),營(yíng)銷(xiāo)渠道有哪幾種,國(guó)外優(yōu)秀的網(wǎng)站建設(shè)公司,做搜狗網(wǎng)站優(yōu)化有導(dǎo)師學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)-鳶尾花種類(lèi)識(shí)別 學(xué)習(xí)目標(biāo): 線(xiàn)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度和精度比前一篇博客的感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要高, 主要應(yīng)用在函數(shù)逼近,信號(hào)預(yù)測(cè),模式識(shí)別,系統(tǒng)辨識(shí)方面 clear all; close all; P[1.1 2.2 3.1 4.1]…

有導(dǎo)師學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)-鳶尾花種類(lèi)識(shí)別

學(xué)習(xí)目標(biāo): 線(xiàn)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
收斂速度和精度比前一篇博客的感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要高,
主要應(yīng)用在函數(shù)逼近,信號(hào)預(yù)測(cè),模式識(shí)別,系統(tǒng)辨識(shí)方面

clear all;
close all;
P=[1.1 2.2 3.1 4.1];
T=[2.2 4.02 5.8 8.1];
lr=maxlinlr(P); ? ? ? ? ? ? ? ? ? %獲取最大學(xué)習(xí)速率
net=newlin(minmax(P),1,0,lr); ? ? %建立線(xiàn)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
net.trainParam.epochs=500; ? ? ? ?%訓(xùn)練 ? ?做多500次
net.trainParam.goal=0.04; ? ? ? ? %訓(xùn)練誤差設(shè)定為0.04
net=train(net,P,T);
Y=sim(net,P) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %仿真

利用線(xiàn)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信號(hào)的預(yù)測(cè)
clear all;
close all;
t=0:pi/10:4*pi;
X=t.*sin(t);
T=2*X+3;
figure;
plot(t,X,'+-',t,T,'+--');
legend('系統(tǒng)輸入','系統(tǒng)輸出');
set(gca,'xlim',[0 4*pi]);
set(gcf,'position',[50,50,400,400]);
net=newlind(X,T);
y=sim(net,X);
figure;
plot(t,y,'+:',t,y-T,'r:');
legend('網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出','誤差');
set(gca,'xlim',[0 4*pi]);
set(gcf,'position',[50,50,400,400]);

下面為重復(fù)程序

利用線(xiàn)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信號(hào)的預(yù)測(cè)
clear all;
close all;
t=0:pi/10:4*pi;
X=t.*sin(t);
T=2*X+3;
figure;
plot(t,X,'+-',t,T,'+--');
legend('系統(tǒng)輸入','系統(tǒng)輸出');
set(gca,'xlim',[0 4*pi]);
set(gcf,'position',[50,50,400,400]);
net=newlind(X,T);
y=sim(net,X);
figure;
plot(t,y,'+:',t,y-T,'r:');
legend('網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出','誤差');
set(gca,'xlim',[0 4*pi]);
set(gcf,'position',[50,50,400,400]);

http://www.risenshineclean.com/news/48047.html

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