有导师学习神经网络的分类-鸢尾花种类识别
学习目标： 线性神经网络
收敛速度和精度比前一篇博客的感知器神经网络要高，
主要应用在函数逼近，信号预测，模式识别，系统辨识方面
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P=[1.1 2.2 3.1 4.1];
T=[2.2 4.02 5.8 8.1];
lr=maxlinlr(P); %获取最大学习速率
net=newlin(minmax(P),1,0,lr); %建立线性神经网络
net.trainParam.epochs=500; %训练 做多500次
net.trainParam.goal=0.04; %训练误差设定为0.04
net=train(net,P,T);
Y=sim(net,P) %仿真
利用线性神经网络进行信号的预测
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t=0:pi/10:4*pi;
X=t.*sin(t);
T=2*X+3;
figure;
plot(t,X,'+-',t,T,'+--');
legend('系统输入','系统输出');
set(gca,'xlim',[0 4*pi]);
set(gcf,'position',[50,50,400,400]);
net=newlind(X,T);
y=sim(net,X);
figure;
plot(t,y,'+:',t,y-T,'r:');
legend('网络预测输出','误差');
set(gca,'xlim',[0 4*pi]);
set(gcf,'position',[50,50,400,400]);
下面为重复程序文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-663745.html
利用线性神经网络进行信号的预测
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t=0:pi/10:4*pi;
X=t.*sin(t);
T=2*X+3;
figure;
plot(t,X,'+-',t,T,'+--');
legend('系统输入','系统输出');
set(gca,'xlim',[0 4*pi]);
set(gcf,'position',[50,50,400,400]);
net=newlind(X,T);
y=sim(net,X);
figure;
plot(t,y,'+:',t,y-T,'r:');
legend('网络预测输出','误差');
set(gca,'xlim',[0 4*pi]);
set(gcf,'position',[50,50,400,400]);文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-663745.html
到了这里，关于MATLAB——线性神经网络预测程序的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
