%獲得網絡的輸入樣本P和目標樣本T
P=[1?0.6?0.1?0?0?0?0???1?0.5?0?0?0?0?0;
1?0.6?0.1?0?0?0?0???0?0.5?1?0.4?0?0?0;
1?0.6?0.1?0?0?0?0???0?0?0?0.4?1?0.6?0;
1?0.6?0.1?0?0?0?0???0?0?0?0?0?0?0.8;
0?0.6?0.6?0?0?0?0???1?0.5?0?0?0?0?0;
0?0.6?0.6?0?0?0?0???0?0.5?1?0.4?0?0?0;
0?0.6?0.6?0?0?0?0???0?0?0?0.4?1?0.6?0;
0?0.6?0.6?0?0?0?0???0?0?0?0?0?0?0.8;
0?0?0.6?1?0?0?0????1?0.5?0?0?0?0?0;
0?0?0.6?1?0?0?0????0?0.5?1?0.4?0?0?0;
0?0?0.6?1?0?0?0????0?0?0?0.4?1?0.6?0;
0?0?0.6?1?0?0?0????0?0?0?0?0?0?0.8;
0?0?0?0?1?0.6?0????1?0.5?0?0?0?0?0;
0?0?0?0?1?0.6?0????0?0.5?1?0.4?0?0?0;
0?0?0?0?1?0.6?0????0?0?0?0.4?1?0.6?0;
0?0?0?0?1?0.6?0????0?0?0?0?0?0?0.8]‘;
T=[1?0.5?0?0?0?0?0?0;
0?0?0?0.2?0.6?1?0.6?0.2;
0?0?0?0.2?0.6?1?0.6?0.2;
0?0?0?0.2?0.6?1?0.6?0.2;
0.4?0.8?1?0.8?0.4?0.2?0?0;
0?0?0?0.2?0.6?1?0.6?0.2;
0?0?0?0?0?0.2?0.5?0.8;
0?0?0?0.2?0.6?1?0.6?0.2;
0?0?0?0.2?0.6?1?0.6?0.2;
0?0?0?0.2?0.6?1?0.6?0.2;
0?0?0?0?0?0.2?0.5?0.8;
0?0?0?0?0?0.2?0.5?0.8;
0?0?0?0.2?0.6?1?0.6?0.2;
0?0?0?0.2?0.6?1?0.6?0.2;
0?0?0?0?0?0.2?0.5?0.8;
0?0?0?0?0?0.2?0.5?0.8]‘;
%根據Kolmogorov定理，輸入層有14個節點，所以中間層有29個節點
%中間層神經元的傳遞函數為‘tansig‘
%輸出層有8個節點，其神經元傳遞函數為logsig
%訓練函數采用traingdx
net=newff（minmax（P）[298]{‘tansig‘‘logsig‘}‘traingdx‘）;
%訓練步數為1000次
%訓練目標誤差為0.001
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.001;
net=train（netPT）;
Y=sim（netP）;
%求訓練值在每一個點上的誤差
for?i=1:16
????x（i）=norm（Y（:i））;
end
plot（1:16x）;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

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............此處省略32個文件信息