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神經網絡訓練出來的是權值矩陣
我想你是想在matlab外用訓練好的神經網絡
首先你要在外部實現神經網絡算法
之后你把神經網絡訓練出來的權值矩陣讀取到你在外部實現的神經網絡算法中
然后你就可以使用這個神經網絡了 -
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你的意思就是想訓練好網絡后,然后提取出網絡的具體表達式吧?
你首先要知道自己的網絡設置,例如我的網絡是1個輸入,1個輸出,3個隱節點的神經網絡,隱層傳遞函數為tansig,而輸出層為purelin,那么函數表達式就是:
y=W1*tansig(w11*x1+b1)+W2*tansig(w12*x2+b2)+W3*tansig(w13*x3+b3)+B.
你對著拓撲圖看一下就明白的了.
借助matlab神經網絡工具箱,在matlab訓練好網絡,再通過以下代碼獲得公式里的閾值和權值,
w = net.iw{1,1} %第1層（輸入層）到第2層（隱層）的權值
b = net.b{1} %第2層（隱層）的閾值
W = net.lw{2,1} %第2層（輸入層）到第3層（輸出層）的權值
B = net.b{2} %第3層（輸出層）的閾值
獲取權值閾值后代回表達式中就可以了.
不過樓主要注意,網絡是否用是歸一化,若果有歸一化,還要反歸一化才是真正的表達式.
至于表達式怎么得來的,和具體怎么代值進去,和網絡的訓練,相信在這里是講不清的.
樓主可以到 <<神經網絡之家>> 去看下面幾張文章:
<BP神經網絡數學模型（入門）> ----講模型怎么得來的
<一個簡單的神經網絡例子> -------講在matlab里怎么訓練網絡
<提取神經網絡數學表達式>------ 講怎么提取數學表達式.
另外還有個視頻,可以看到具體的過程:
<BP-4_matlab實現模型求解>
純手打的,看官覺得精彩順便點個!贊!.thx
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