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1:20;p1=sin(t);p2=sin(t)*2;plot(t,p1,'r');holdonplot(t,p2,'b--');holdont1=ones(1,20);t2=ones(1,20)*2;%产生两组向量,分别为这两波形幅值,作为输出向量p=[p1p2p1p2];t=[t1t2t1t2];Pseq=con2seq(p);%将矩阵形式的训练样本转换为序列的形式Tseq=con2seq(t);R=1;%输入元素的数目为1S2=1;%输出曾的神经元个数为1S1=10;%中间层有10个神经元net=newelm([-2,2],[S1,S2],{'tansig','purelin'});net.trainParam.epochs=100;%设定次数net=train(net,Pseq,Tseq);y=sim(net,Pseq);%预测P=randn(12,2);T=randn(12,2);threshold=[01;01;01;01;01;01;01;01;01;01;01;01];a=[111723];fori=1:3net=newelm(thresho...。
谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创
Matlab是一种用于科学工程计算的高效率编程语言,与Fortran、C相比,更贴近人的思维方式。尤其是其数学处理功能相当强大,而功能实现又非常简单明了。
它在一般数值计算、数字信号处理、系统识别、自动控制、振动理论、时序分析与建模、优化设计、神经网络控制、化学统计学、动态仿真系统、特殊函数和图形领域等均表现出一般高级语言难以比拟的优势,并可以方便地用于几乎所有的科学和工程计算的各个方面。
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BP神经网络是最基本、最常用的神经网络,Matlab有专用函数来建立、训练它,主要就是newff()、train()、sim()这三个函数matlab,神经网络算法,算法,软件,机械BP神经网络是最基本、最常用的神经网络,Matlab有专用函数来建立、训练它,主要就是newff()、train()、sim()这三个函数。
靠,你们老师真是太牛了,6节课能讲什么啊?实在是学了之后没有怎么用过。感觉如果做模糊控制,或者神经网络的话的应当比较好做仿真的。各种神经网络或者模糊控制的Matlab程序在网上都比较好找的。
给你的提示是首先你得把你所用的电路系统化,就是把电路里的电流电压的时域关系G变换,这就是你要处理的系统了,然后就是你所学的控制理论了.如果做Matlab仿真的话,应当先将系统线性化,在做处理。
你可以简单的学习一下神经网络,然后自己学着写一写Matlab的程序,这样会对你帮助很大,可以帮助你加深理解。神经网络其实不难,根据现有的图书的介绍,对于一个研究生应该是没有问题的。
每一个好的程序都是一个科研人员的研究成果,是不会随便给的。所以你可以自己钻研一下,祝你好运。