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1、以管理员身份启动Matlab;在命令行窗口输入:rehash toolboxcache 因为无法重现你的问题,所日无法实验,你自己试一下。
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2、在Java中调用Matlab的方法时,有三种方式。大致都有2个参数,第一个参数是定义输出结果,第二个参数为输入参数。
3、Java可以调用Matlab,先把Matlab编写的m文件编译成组件,是通过Matlab Builder JA这个组件打包成一个Java类,供你在Java程序里调用。这些在Matlab自带的Help里面说得很清楚的,不是很困难。
4、这个思路不大好。应该生成文本文件(或者二进制文件),然后在matlab里面用load命令读进来。除非你对于不同的数据是要调用不同的.m文件来分析,并且没什么规律科研。不然,我上面说的方法应该是比较简单的。
你“行”的概念是什么? 用C++之后在matlab中编译成mex后,使用的时候一行代码就可以了。
厉害的神纹大师,向来都是被人所供奉着的,受人尊敬,各方的大势力,都愿意出大代价养着他们,只要他们愿意。
或者说怎么使你的网络更加稳定,更加符合你的所需 。
见附件,一个基本的用java编写的BP网络代码。BP(Back Propagation)神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
神经网络黑客指南:http://karpathy.github.io/neuralnets/神经网络和深度学习:http://neuralnetworksanddeeplearning点抗 /chaphtml 代码 现在你已经了解了基本的知识,就开始写代码吧!首先我们需要创建层。
我不建议用Java,应改用Python或Scala一类的语言。如果用Python,代码大概50行左右,但可以想像用Java便看起来复杂得多。
1、rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间,这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间,而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后,这种映射关系也就确定了。
2、BP网络就是一个典型的例子。如果对于输入空间的某个局部区域只有少数几个连接权值影响输出,则该网络称为局部逼近网络。常见的局部逼近网络有RBF网络、小脑模型(CMAC)网络、B样条网络等。附件是RBF神经网络的C++源码。
3、rbf神经网络即径向基函数神经网络(Radical Basis Function)。径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络,它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性,并且结构简单,训练速度快。
4、代码基本没问题,但是p_test没有预先定义,在归一化时会报错。当然可以save data net,把网络存起来,但在调用的时候得用load data net才能读取出来。读取出net后,就用这一句:y=sim(net,p_test);即可。
5、java源代码是用来关联jar中的编译代码的。
6、生成代码,就好普通Simulink模型生成代码一样了,先在Configuration Parameters--Code Generation里选择System Target File为ert.tlc,再按下Generate Code按钮即可。