matlab神经网络训练结果怎么看

本文目录一览

• 1、MATLAB中如何获取BP神经网络训练后的参数
• 2、matlab7.0做BP神经网络预测，精度怎么看？
• 3、matlabBP神经网络performance图这五条线的详细解释

1、MATLAB中如何获取BP神经网络训练后的参数sim命令运行指定的模型。 该模型是使用传递给sim命令的数据执行的，其中包括存储在options结构中的参数值。 a=sim(net,[])中，net是你的训练网络，后面的方括号是你要训练的结构参数。

2、matlab7.0做BP神经网络预测，精度怎么看？

您必须禁用该按钮才能显示误差减少曲线。

事实上，你不需要过多关注这条曲线，除非你正在寻找改进的算法来提高收敛速度。 他们一般关注网络对实际训练的效果，以及实际的应用能力，比如预测能力。

BP（BackPropagation）神经网络是由Rumelhart和McCelland等科学家于1986年提出的。 提出的是一个经过训练的前端多层神经网络通过误差传播算法返回BP可以学习网络并存储大量的输入输出模型数据表，而无需提前揭示描述这种关系的数学方程。 其学习规则是采用最速下降法，通过反向传播不断调整网络权重和阈值，限制网络误差平方和。 BP神经网络拓扑模型包括输入层、隐藏层和输出层。

3、matlabBP神经网络performance图这五条线的详细解释

图中的三根实线分别是：每代BP训练过程的MSE指标的性能、每代BP交叉验证过程的MSE指标的性能、MSE的过程每代进行的BP测试指数。 特别要注意的是内部TEST红线，这是BP计算/训练的结果。

BEST虚线表示当BP网络训练到第八代时，BP训练结果是最好的。 GOAL虚线是当您以编程方式或直接使用MATLAB的ANN工具箱训练此BP时设置的网络容量训练停止目标(A)。

扩展信息：

BP（BackPropagation）神经网络是由Rumelhart和McCelland领导的一组研究人员于1986年提出的。 BP（BackPropagation）是通过反向传播误差反向传播算法训练的多层前馈网络。 它是应用最广泛的神经网络模型之一。

BP网络可以学习并存储大量的输入输出模式映射关系，而无需提前揭示描述这些映射关系的数学方程。 BP网络的学习规则是采用最速下降法，通过反向传播不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。 BP神经网络模型的拓扑结构包括输入层、隐含层和输出层。