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#1 |
初级会员
注册日期: 2009-03-13
年龄: 40
帖子: 10
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大家好!
我建立了一个BP网络,也训练成功了,但是用训练的数据进行仿真,结果却与预想值差别很大,问题可能出在什么地方啊??谢谢!! |
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#2 |
版主
注册日期: 2008-12-03
年龄: 41
帖子: 43
声望力: 17 ![]() |
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#3 |
初级会员
注册日期: 2009-03-13
年龄: 40
帖子: 10
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不过泛化能力是指的对非训练集中样本的仿真吧?
我是对训练样本的仿真效果都很差。 而且按你说的修改了规模,也没有用。 |
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#4 |
初级会员
注册日期: 2009-03-05
年龄: 41
帖子: 17
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按他说的,修改了模型,你怎么修改的啊,呵呵
训练成功的概念太大了。主要就是模型和权阈值的问题,你可以把你的具体程序上传下,让哪位帮你看看。
__________________
缘起,在人群中,我看见你 缘灭,我看见你,在人群中 |
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#5 |
初级会员
注册日期: 2009-03-13
年龄: 40
帖子: 10
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谢谢大家!!
刚刚问题已经解决了,是我对训练函数中net = train(net,p,t);期望输出t理解错了,应该是矩阵 t 的每一列对应一个输出,我原来以为一行对应一个输出。不好意思。谢谢大家的帮忙。 |
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#6 |
初级会员
注册日期: 2009-03-05
年龄: 38
帖子: 1
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不过你帮助了不少人呢,顶一个再说!
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#7 |
初级会员
注册日期: 2011-05-12
帖子: 7
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各位高手,这段程序也是BP网络算法的,有一个错误怎么也改不对,帮忙调试一下!小妹不胜感激!
[r,q]=size(x); [s2,q]=size(t); s1=6; [w1,b1]=rands(s1,r); [w2,b2]=rands(s2,s1); df=100; %学习过程显示频率 me=3000; %最大训练步数 eg=0.001;%误差平方和指标 lr=0.1; lr_inc=1.05; lr_idec=0.95; mom_const=0.1; err_ratit=1.04; tp=[df me eg lr lr_inc lr_idec mom_const err_ratio]; [w1,b1,w2,b2,epochs,errors]=trainbpx(w1,b1,'logsig',w2,b2,'purelin',x,t,tp); x=[0.00 0.252 0.439 0.626 0.813 1.000; 0.00 0.190 0.392 0.595 0.798 1.000; 0.00 0.252 0.439 0.626 0.831 1.000; 1.000 0.795 0.592 0.378 0.204 0.000; 1.000 0.815 0.626 0.415 0.189 0.000 ; 1.000 0.835 0.637 0.451 0.235 0.000]; a=simuff(x,w1,b1,'logsig',w2,b2,'purelin'); |
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