摘要：BP网络的训练函数训练方法训练函数梯度下降法traingd有动量的梯度下降法traingdm自适应lr梯度下降法traingda自适应lr动量梯度下降法traingdx弹性梯度下降法trainrpFletcher-Reeves共轭梯度法traincgfPloak-Ribiere共轭梯度法traincgpPowell-Beale共轭梯度法traincgb量化共轭梯度法trainscg拟牛顿算法trainbfg一步正割算法trainossLevenberg-MarquardttrainlmBP网络训练参数训练参数参数介绍训练函数net.trainParam.epochs最大训练次数（缺省为10）t 阅读全文

摘要：提示符下输入funtool%单变量函数分析界面taylortool%泰勒级数逼近分析界面pdetool%偏微工具wavemenu%小波分析界面 （最喜爱的）wmspcatool %小波分析界面之一wmuldentool %多变量一维小波去噪工具箱wdretool%小波分析界面之一 ，回归估计wfustool%两图像融合工具箱sigxtoolmdw1dtoolmdw1dtoolsw1dtoolwmspcatoolnwavtool%pattern adapted admissible（容许的） wavelet design 工具箱sw2dtool%stationary wavelet Transf 阅读全文

摘要：附MATLAB神经网络工具箱Graphical user interfacefunctions.nctool- Neural network classification tool.nftool- Neural network fitting tool.nprtool- Neural Network pattern recognition tool.nntool- Neural Network Toolbox graphical user interface.nntraintool - Neural network training tool.view- View a neural netwo 阅读全文

摘要：近来，在网上搜了很多关于数据归一化的帖子，看了太多，很杂，这里整理总结一下归一化是一种数据预处理方法，就是要把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内，为了后面数据处理的方便，其次是保正程序运行时收敛加快。比如说，对于奇异样本数据（所谓奇异样本数据数据指的是相对于其他输入样本特别大或特别小的样本矢量），奇异样本数据存在所引起的网络训练时间增加，并可能引起网络无法收敛，所以对于训练样本存在奇异样本数据的数据集在训练之前，最好先进形归一化，若不存在奇异样本数据，则不需要事先归一化。在matlab里面，用于归一化的方法共有三种:（1）premnmx、postmnmx、tra 阅读全文

摘要：基于误差梯度信息的反向传播算法（BP）的提出，破除了明斯基的魔咒，解决了多层前馈神经网络（MLFNN）的训练问题，为神经网络的繁荣昌盛立下了汗马功劳。但该算法与生俱来就存在诸多缺陷。本文和各位探讨和交流本人利用MATLAB Neural Networks Toolbox进行BPNN应用研究中的一些问题及经验。（您可以传播本文，可以引用本文的观点，但不可以据为己有。欢迎有不同看法和意见，欢迎交流，Email：）1 BP算法的缺点1.1 对初始权重非常敏感，极易收敛于局部极小BP算法本身就是一个优秀的局部搜索算法，加上BPNN对初始网络权重非常敏感，以不同的权重初始化网络，BP算法会收敛于不同的局 阅读全文

摘要：在使用office办公软件的过程中，因为有的人还在使用2003版本，所以在使用高版本的office办公软件时，要保存为97－2003兼容格式。但此时word2007或word2010中的公式编辑器就无法使用了，因为它们变成了灰色。这里只能通过插入－对象－Microsoft 公式 3.0来使用旧版公式编辑器，以前在Word2003中可以把“Microsoft 公式 3.0”作为一个按钮放在工具栏上，非常方便，可在Word2007中变为“自定义快速但访问工具栏”，并且找不到“Microsoft 公式 3.0”了。这时就需要使用office2003版本的Microsoft 公式 3.0来输入数学公式 阅读全文