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2017-09-20 发布于天津
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线性神经网络一、例子部分 1、为了测定刀具的磨损速度，做这样的实验：经过一定时间（如每隔一小时），测量一次刀具的厚度，得到一组实验数据如下：时间 0 1 2 3 4 5 6 7 刀具厚度 27.0 26.8 26.5 26.3 26.1 25.7 25.3 24.8 试根据上面的实验数据建立一个大体合适的神经网络。解： t=[0 1 2 3 4 5 6 7]; y=[27.0 26.8 26.5 26.3 26.1 25.7 25.3 24.8]; plot(t,y, *); net=newlind(t,y); %根据t和y设计一个具有最小均方误差的线性神经网络 O=sim(net,t); %用输入t来仿真该网络 plot(t,O,t,y,*); e=y-O %期望输出-实际输出 mse = mse(y-O) %网络的均方误差值 w=net.iw{1,1} %权值 b=net.b{1,1} %阈值时间 0 1 2 3 4 5 6 7 期望输出 27.0 26.8 26.5 26.3 26.1 25.7 25.3 24.8 实际输出 27.13 26.82 26.52 26.21 25.91 25.61 25.30 25.00 偏差 -0.13 -0.02 -0.02 0.09 0.19 0.09 -0.00 -0.20 网络权值：-0.3036 网络阈值：27.1250 网络均方误差：0.0135 - 1 - 所拟合的直线：y=-0.3036*t+27.1250 2、已知一输入信号 T=sin(time*pi)(T=cos(time*pi)),其中 time=0:0.1:5，构建一个神经网络，利用该组信号的 5个过去值预测信号的将来值。解： clc;%清空命令窗口 clear;%清空内存 time=0:0.1:5; T=sin(time*pi);% T=cos(time*pi) Q=length(T); X=zeros(5,Q);%X 中存储信号 T 的前 5 次值，作为网络输入。 X(1,2:Q)=T(1,1:(Q-1)); X(2,3:Q)=T(1,1:(Q-2)); X(3,4:Q)=T(1,1:(Q-3)); X(4,5:Q)=T(1,1:(Q-4)); X(5,6:Q)=T(1,1:(Q-5)); plot(time,T);%绘制信号 T 曲线 xlabel(时间); ylabel(目标信号); title(待预测信号 ); net=newlind(X,T); O=sim(net,X); figure; plot(time,T,time,O, r); xlabel(时间); - 2 - ylabel(输出-目标); title(输出信号和目标信号 ); - 3 - e=T-O; mse = mse(T-O) w = net.iw{1,1} b = net.b{1,1} - 4 - figure; plot(time,e); （1）预测T=sin(time*p)信号的神经网络网络权值：1.8808 -0.9808 -0.0021 0.0161 -0.0193 - 5