%?example10_1.m???10.4.1節?simulannealbnd函數

fun=@sa_func		%?函數句柄

%?fun?=
%
%?????@sa_func
rng（‘default‘）;
rng（0）;
x0=rand（12）*4;		%?初值
lb=[-4-4];			%?區間下限
ub=[44]			%?區間上限

%?ub?=
%
%??????4?????4

%?進行訓練
tic;[XFVALEXITFLAGOUTPUT]?=?simulannealbnd（funx0lbub）;toc

X					%?最優值處的自變量值

%?X?=
%
%????-1.0761????1.0775

FVAL				%?全局最優值

%?FVAL?=
%
%????-2.2640

EXITFLAG			%?退出標志位

%?EXITFLAG?=
%
%??????1

OUTPUT			%?output結構體

%?OUTPUT?=

%??????iterations:?1211
%???????funccount:?1224
%?????????message:?‘Optimization?terminated:?change?in?best?function?value?less?than?options.TolFun.‘
%????????rngstate:?[1x1?struct]
%?????problemtype:?‘boundconstraints‘
%?????temperature:?[2x1?double]
%???????totaltime:?0.8594

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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?????目錄???????????0??2017-10-16?23:09??MATLAB神經網絡與案例精講源碼\第10章?隨機神經網絡\
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?????目錄???????????0??2017-10-16?23:09??MATLAB神經網絡與案例精講源碼\第13章?神經網絡應用實例\基于概率神經網絡的手寫體數字識別\
?????目錄???????????0??2017-10-16?23:42??MATLAB神經網絡與案例精講源碼\第13章?神經網絡應用實例\基于概率神經網絡的手寫體數字識別\digital_pic\
?????文件?????????574??2017-10-16?16:46??MATLAB神經網絡與案例精講源碼\第13章?神經網絡應用實例\基于概率神經網絡的手寫體數字識別\digital_pic\0_001.bmp
............此處省略1135個文件信息