神经网络仿真模块的设计编写
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<title>神经网络系统</title>
<script dd="stylesheet" _blank=br object createpopup buttom="设计神经网络"></a>
从神经网络系统截取应用预设值的一个有效想象的空间来进行编写，是有效的产生一块仿真模块。并合成我们需想要的的一个应用
仿真的模块。以下是设想来设计一个预设值仿真模块的编写作题：
load netL7.mat %加载net7.mat文件
然后再输入命令：
net
以输出的预设值为：
net=
Neural Network object:
表决以应用的函数预设值列序为：
architecture
numlnputs:1
biasConnect:[1；1]
inputconnect:[1；0]
layerConnect:[0 0；1 0]
outputConnect:[0 1]
numOutputs:1 (read-only)
numlnputDelays:0 (read-only)
numLayerDelays:0 (read-only)
加载生成神经网络的函数预设值所得运行程序依次入列序
suboject stuctures:
inputs:{1×1 cell} of inputs
layers:{2×1 cell} of layers
outputs:{1×2 cell} containing 1 output
biases:{2×1 cell} containing 2 biases
inputWeight:{2×1 cell} containing 1 input weight
layerWeights:{2×2 cell} containing 1 layer weight
functions:
adaptFen:'trains'
divideFcn:(none)
gradientFcn:'gdefaults'
initFcn:'initlay'
performFcn:'mse'
plotFcns:{'plotperform','plottrainstate','plotregression'}
trainFcn:'trainbfg'
parameters:
生成列序神经网络的加载预设值产生的结果，形成列序预设值产生加载在window中
adaptParam:passes
divideParam:(none)
gradienParam:(none)
initParam:(none)
performParam:(none)
tainParam:.show,.showWindow,.showCommandLine,.epochs,
.time,.goal,.max_fail,.min_beta,
.searchFcn,.scale_tol,.alpha,.beta,
.delta,.gama,.low_lim,.up_lim,
.maxstep,.minstep,.bmax,.batch_frag
weight and bias values:
IW:{2×1 cell} containing 1 input weight matrix
LW:{2×2 cell} containing 1 layer weight matrix
b:{2×1 cell} containing 2 bias vectors
other:
name:"
userdata:(user information)
在命令窗口加载设计好的神经网络后，以gensim函数生成神经网络仿真模块，在命令窗口中输入：
gensim(net,-1)
注意:
仿真模块在设计过程中也是有一定的设想，比如要建设一座高楼大夏建筑工程好必要启用一个牢固的地层地基，
把关好地质基础，才会建成一座很好的漂亮让人耳目一新的高楼。
本文转自huangyouliang10 51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/1572091hyl10/575117
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