Привет, я хотел бы использовать два отдельных файла для ANN. Один файл для обучения, а другой файл для проверки данных. Вот для одного входа.
inputs = ii';
targets = f';
inputGap = ig;
targetGap = fg;
hiddenLayerSize = j;
net = fitnet(hiddenLayerSize);
net.inputs{1}.processFcns = {'removeconstantrows','mapminmax'};
net.outputs{2}.processFcns = {'removeconstantrows','mapminmax'};
net.divideFcn = 'dividerand';
net.divideMode = 'sample';
net.divideParam.trainRatio = 70/100;
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;
net.trainFcn = 'trainlm';
net.performFcn = 'mse';
% Train the Network
[net,tr] = train(net,inputs,targets);
outputs = net(inputs);
errors = gsubtract(targets,outputs);
performance = perform(net,targets,outputs);
valTargets = targets .* tr.valMask{1};
testTargets = target .* tr.testMask;
trainPerformance = perform(net,trainTagets,outputs);
testPerformance = perform(net,testTargets,outputs);
out1.net = net;
out1.inputs = inputs;
out1.targets = targets;
ОТВЕЧАТЬ
Matlabsolutions.com предоставляет последнюю Помощь по домашним заданиям MatLab, Помощь по заданию MatLab для студентов, инженеров и исследователей в различных отраслях, таких как ECE, EEE, CSE, Mechanical, Civil со 100% выходом. Код Matlab для BE, B.Tech , ME, M.Tech, к.т.н. Ученые со 100% конфиденциальностью гарантированы. Получите проекты MATLAB с исходным кодом для обучения и исследований.
1- Я хотел заполнить некоторые данные, которые я пропустил во время измерения с помощью ИНС, и использовать некоторые параметры, которые могут повлиять на мои целевые данные. Inputgap — это те данные (8 параметров), которые могут быть полезны для заполнения пробела.
Пожалуйста, не обращайтесь к входным и выходным переменным как к параметрам. Параметры — это объекты, которые остаются постоянными в процессе:
outputs = f(inputs,parameters).
› 2- размер моего ввода составляет 1525 данных, а размер разрыва составляет 666 (цель).
Все еще не ясно: видимо, мне нужно некоторое физическое понимание:
What are your inputs, parameters and targets?
size(targets) = [ 1 859]
size(inputs) = [ 8 1525]
==> size(inputs) = [ 8 859] for net training?
size(inputs) = [ 8 666] for estimating missing data?
› 3- Я хотел попробовать несколько H. Я думаю (я не уверен, что это правильно), если я использую от 4 до 2n+3 для H (где n мои 8 параметров), было бы достаточно, чтобы получить высокий mse и R-квадрат.
Не знаю, откуда вы взяли эту оценку. Если целевой график относительно гладкий, вам понадобится хотя бы один скрытый узел для каждого локального экстремума.
СМОТРИТЕ ПОЛНЫЙ ОТВЕТ НАЖМИТЕ НА ССЫЛКУ
