【MATLAB教程案例51】传统神经网络学习——使用matlab神经网络工具箱实现BP、PNN、GRNN神经网络等

最新推荐文章于 2025-03-08 11:14:17 发布
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分类专栏： ★教程1:matlab入门100例 文章标签： matlab教程 matlab入门案例 BP神经网络 GRNN神经网络 PNN神经网络
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本文是MATLAB神经网络教程，详细讲解了BP、PNN、GRNN神经网络的理论基础和MATLAB编程实现，包括网络结构、训练过程及测试结果，展示了神经网络在分类问题中的应用。

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目录

1.软件版本

2.BP神经网络理论和matlab编程实现

2.1BP神经网络理论概述

2.2BP神经网络的matlab编程实现

3.PNN神经网络理论和matlab编程实现

3.1PNN神经网络理论概述

3.2PNN神经网络的matlab编程实现

4.GRNN神经网络理论和matlab编程实现

4.1GRNN神经网络理论概述

4.2GRNN神经网络的matlab编程实现

5.总结

1.软件版本

matlab2021a

2.BP神经网络理论和matlab编程实现

2.1BP神经网络理论概述

       BP神经网络，是一种简单的单向多层次神经网络，由一个正向的信息传

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PNN神经网络概述及Matlab实现
git_database727的博客
09-20 1159
PNN神经网络的训练过程主要包括模式层和输出层的训练。模式层的训练是通过计算每个训练样本与其对应神经元之间的距离，并更新模式层权重，使得距离较小的训练样本对应的神经元权重增加。输出层（Output Layer）：输出层中的每个神经元代表一个类别，通过计算胜者神经元与每个类别之间的概率密度函数，将概率密度函数的值作为最终的分类结果。输出层（Output Layer）：输出层中的每个神经元代表一个类别，通过计算胜者神经元与每个类别之间的概率密度函数，将概率密度函数的值作为最终的分类结果。
矩形波的matlab代码-EP-PINNs:用于Aliev-Panfilov（2变量）心脏（心室）电生理学模型的Matlab一维和二维求解器
06-16
椭圆波的matlab代码EP-PINN Matlab 文件用于模拟电缆 (1D) 和矩形 (2D) 域中的心脏（心室）Aliev-Panfilov 电生理模型，其中包含 Neumann 边界条件和多个初始条件（单个异位焦点、平面波、螺旋波）。 该代码还支持在 D 中包含异质性（暂时为矩形）。 中心有限差分和 4 步显式 Runge-Kutta 求解器贯穿始终。 未来的版本将包括任意形状的异质性和单极电生理信号的模拟，以及更详细的代码文档。 更多细节可以在即将发表的文章中找到。 同时，如有任何意见或问题，请发送电子邮件至 marta.varela (at) Imperial.ac.uk。
物理信息神经网络PINN求解Burger方程 估计全网唯一的使用MATLAB实现的代码，L-BFGS优化
最新发布
MXqYppYxZEFR的博客
03-08 284
扩展有限元XFEM；针对这一问题，我们可以采取以下措施：首先，优化PINN的网络结构和参数设置，以提高求解效率和精度；其次是如何利用PINN解决偏微分方程和复杂流动模型问题，这涉及到对物理约束的理解、模型的扩展和优化等。特别是对于Burger方程这类偏微分方程，物理约束的神经网络求解，特别是涉及到页岩气、煤层气开采等领域的复杂流动模型，更是备受关注。解决PINN不收敛，精度低问题，专注于多区域联合求解，高阶问题，分数阶问题，热传导问题，复杂流体问题，可实现德尔塔函数问题，硬编码，残差网络，异构体求解问题。
Matlab 深度学习 PINN测试与学习
qq_33268208的博客
11-22 1398
与传统神经网络的不同之处在于，PINN 能够以微分方程形式纳入有关问题的先验专业知识。这些附加信息使 PINN 能够在给定的测量数据之外作出更准确的预测。此外，额外的物理知识还能在存在含噪测量数据的情况下对预测解进行正则化处理，从而使 PINN 能够基于真正的基本信号进行学习，而不是对含噪数据。例如，假设已收集某系统的含噪测量值 θmeas，目标是用前馈预测系统的将来值 θpred。该网络使用现有测量值进行训练，并将用于预测未知的将来值。
PINN学习与实验（二）
热门推荐
刘文凯的博客
04-25 2万+
目录所用工具数学方程模型搭建所有实现代码结果展示参考文献 今天第二天接触PINN，用深度学习的方法求解PDE，看来是非常不错的方法。做了一个简单易懂的例子，这个例子非常适合初学者。跟着教程做了一个小demo, 大家可以参考参考。本文代码亲测可用，直接复制就能使用，非常方便。 所用工具 使用了python和pytorch进行实现 python3.6 toch1.10 数学方程 使用一个最简单的常微分方程： {ut+u×ux−w×uxx=0(1)u(0,x)=−sin(πx)(2)u(t,1)=0(3)u(
【通信】密集城市环境中 C-V2I 通信的协作资源管理matlab复现
qq_59747472的博客
02-01 969
基于蜂窝的车联网 (C-V2X) 是一种新兴且有前景的技术，可通过支持安全关键服务和非安全服务来支持车辆通信。C-V2X 通信是管理和推进未来交通安全和移动性的核心解决方案。在本文中，我们为曼哈顿密集的城市环境设计了一种基于蜂窝的车辆到基础设施（V2I）通信模型，该环境在小区边缘区域部署了许多道路，从而导致严重的同信道干扰（CCI）。因此，我们的目标是利用两种协作干扰管理动态小区间干扰协调（ICIC）和协调多点（CoMP）等方案可减轻干扰并提高通信可靠性。
【水流】基于物理信息神经网络PINN解决了无压含水层瞬变流问题附matlab代码
m0_60703264的博客
02-26 1511
无压含水层瞬变流问题在水文地质学和环境工程中至关重要。然而，求解这些问题通常需要复杂且耗时的数值模型。本文提出了一种基于物理信息神经网络 (PINN) 的新方法来解决无压含水层瞬变流问题。PINN 将物理定律融入神经网络中，从而能够直接从数据中学习复杂的物理过程。本文通过几个数值算例验证了所提出的方法的准确性和效率，表明 PINN 是一种求解无压含水层瞬变流问题的有前途的方法。引言无压含水层瞬变流问题描述了地下水中流动的变化，这些变化可能是由降水、抽水或其他扰动引起的。
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码.zip
05-21
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码: 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络...
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据.zip
06-05
《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传...
神经网络,神经网络算法,matlab
09-10
在MATLAB中实现这些神经网络，你可以利用MATLAB的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）。这个工具箱提供了构建、训练和评估神经网络的函数，使得代码编写更加便捷。例如，`newff`函数可以创建前馈网络，`train`...
欧拉公式求圆周率的matlab代码-pinn_ode_tutorial:pinn_ode_tutorial
05-23
欧拉公式求长期率的matlab代码 使用混合物理信息神经网络的常微分方程求解器的Python实现 该存储库作为教程提供，用于通过Python中的递归神经网络实现一阶和二阶ODE的集成算法。 一阶示例实现了用于解决疲劳裂纹扩展问题的Euler前向积分器。 二阶示例实现了Runge-Kutta积分器，该积分器用于系统识别两自由度振动问题。 该存储库由以下两个文件夹组成： first_order_ode： euler_example是完整的代码实现，包括EulerIntegratorCell类，模型的创建和训练以及对测试数据的预测 euler_save_training在训练数据上训练导入的模型并保存模型权重 euler_predict_only加载模型权重并根据测试数据进行预测 模型包含EulerIntegratorCell类，规范化层和create_model函数 second_order_ode： runge_kutta_example是Runge-Kutta积分器的完整实现，包括模型训练和预测 runge_kutta_save_training在训练数据上训练可训练系数并保存模型权重
神经网络模型及其MATLAB仿真
11-24
神经网络的案例分析及Matlab代码实现，且含有matlab代码
神经网络求解分数阶方程
09-21
神经网络方法求解分数阶方程，采用的是余弦基函数的方法，精确度高。
MATLAB神经网络43个案例分析
03-30
MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据 《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经...
PINN求解PDE
Ss_Yy_的博客
07-07 7903
今天硕士论文开题答辩，想着学了这么长时间的PINN，七七八八也看了一些文献，一来是为了整理思路，二来可以方便以后回顾复习。 使用PINN求解PDE与传统有限元、有限差分、谱方法等最大的区别是，无需做预先的假设，线性化和网格化。求解一般的偏微分方程的形式： PINN具体算法步骤如下： 其中只有初边界训练数据包含u的值，内部配置点不包含u的值，只有定义域内部的点。（这一点一直迷糊，最近才理清楚）。 PINN求解PDE框架图： 可以通过自动微分最小化损失函数，得到神经网络最优参数，从而的到.
Matlab & Python日常收获和小结
jwbwang的博客
09-15 551
1: jpg文件转化成EPS文件 M1：用PS来把JPG图片转为EPS图片。选择另存为，然后选择Photoshop EPS （注意不是Photoshop DCS 1.0 EPS， 也不是Photoshop DCS 2.0 EPS）。然后按照以下的对话框选项即可「EPS Options --> Encoding: ASCII」。 参考：https://blog.youkuaiyun.com/lqhbupt/article/details/20545297 ...
概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断（Matlab代码实现）
qq_57231208的博客
03-26 1089
概率神经网络在变压器故障诊断中的应用可以大大提高故障检测的准确性和速度，有助于防止可能的故障扩散，确保电网的稳定运行。在实际应用中，还需要考虑到数据质量、异常值处理、模型的实时更新及维护等因素，以保持系统的高效和可靠。[4]银涛.基于概率神经网络的变压器故障诊断的研究[J].电气应用, 2006, 25(10):4.DOI:10.3969/j.issn.1672-9560.2006.10.019.输入层的神经元数量对应于选定特征的数量，输出层的神经元数量则对应于分类任务的类别数。使用训练集数据训练PNN。
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