UC知道用matlab编BP神经网络，请教下，急用
来源：百度知道 编辑：UC知道 时间：2024/06/14 18:16:07
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A1 0.3 0.5 0.5 0.5 0.7 0.3 0.5
A2 0.7 0.7 0.5 0.5 0.3 0.7 0.5
A3 0.7 1.0 0.7 0.7 0.7 0.7 0.5
A4 0.5 0.5 0.7 0.5 0.5 0.7 0.3
A5 0.7 1.0 1.0 0.7 0.5 0.5 0.7
比如说A1,A2,A3,A4,A5是指标，比如说专家对应的期望数据分别为0.732 0.630.0.798 0.568.0.703 （这5个数据目前还不知道怎么算）以上表是专家评价打分，评价指标分析，怎么样编一个适合这样BP神经网络评价方法？急用 多谢多谢
A1 0.3 0.5 0.5 0.5 0.7 0.3 0.5
A2 0.7 0.7 0.5 0.5 0.3 0.7 0.5
A3 0.7 1.0 0.7 0.7 0.7 0.7 0.5
A4 0.5 0.5 0.7 0.5 0.5 0.7 0.3
A5 0.7 1.0 1.0 0.7 0.5 0.5 0.7
比如说A1,A2,A3,A4,A5是指标，比如说专家对应的期望数据分别为0.732 0.630.0.798 0.568.0.703 （这5个数据目前还不知道怎么算）以上表是专家评价打分，评价指标分析，怎么样编一个适合这样BP神经网络评价方法？急用 多谢多谢
pp=[0.3 0.5 0.5 0.5 0.7 0.3 0.5;0.7 0.7 0.5 0.5 0.3 0.7 0.5;0.7 1.0 0.7 0.7 0.7 0.7 0.5;0.5 0.5 0.7 0.5 0.5 0.7 0.3; 0.7 1.0 1.0 0.7 0.5 0.5 0.7]%训练样本的输入样本
pt=[0.732 0.630.0.798 0.568.0.703]%训练样本的输出样本；
net1=newff(minmax(pp),[7 1],{'tansig' 'tansig'},'trainlm' );%建立一个7个输入，隐含层有7个神经元，输出层为一维的BP网络；
net1=train(net1,pp,pt); %训练BP网络。
pt1=sim(net1,pp);%仿真BP网络，pp参数可换，输出数据为pt1.
训练BP网络需要很多数据，你的数据少，估计训练不出出来！基本结构是这样，你再试试，祝你好运！