BP神经网络训练结果为零时怎么回事???

你反归一化了吗?仿真后反归一化格式则为:out=mapminmax('reverse',An,ts)或=mapstd('reverse',An,ts);其中An为sim函数的输出.在最新版的matlab里面共有两个归一.

BP神经网络训练精度保持为0.

这要看做什么用了 只要训练样本的规律性很好的话那自然越多越好,如果不能满足一致规律的话多了反而有害,就比如拿着文革时候的数据最好解决文革时的问题,但不能用来解决2010年世博会问题一样.还有就像楼上说的需要保留一些样本作为测试用,bp网络的话如果是分类问题可以保留10%左右吧,如果是预测问题的话5%应该就足够了,因为bp的预测能力的确有点弱,只适合预测离训练样本比较近的数据,这也是我自己的理解,呵呵.

为什么用训练好的bp神经网络去测试,准确率为0?

1、你可以尝试运行多次后比较其结果,最好重启matlab,再运行你的神经网络程序.2、确认一下你的bp神经网络参数设置是否合理.3、也有可能的数据不适合用bp神经网络训练,可以考虑其他方法.

matlab BP神经网络中,最后算出的MSE值应该为多少?

mse表示均方差,当然越小越好.但是这与你训练样本的多少,训练次数都有很大关系.你试试看径向基神经网络和高斯型网络能不能更好的减低训练误差,神经网络就是一个不断调试的学习过程.

Matlab中BP神经网络训练结果求指导,萌新求各位大神给分析一下,感激不尽.

P=[1;2;3;4;5];%月P=[P/50];T=[2;3;4;5;6];%月训练样本T=[T/50];threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];net=newff(threshold,[15,7],{'tansig','logsig'},'trainlm');net.trainParam.epochs=2000;net.trainParam.goal=0.001;LP.lr=0.1;net=train(net,P,T);P_test=[6月]';%6月数据预测7月P_test=[P_test/50];y=sim(net,P_test)y=[y*50]

BP神经网络每次训练结果不一样是怎么回事?

因为初始权值和阈值是随机产生的.神经网络每次结果不同是因为初始化的权值和阈值是随机的,因为每次的结果不一样,才有可能找到比较理想的结果,找到比较好的结.

运行MATLAB BP神经网络后,得到了误差曲线(mse),图例里有四个量,其中,Validation代表啥意思啊?

你好!代表检验你这个网络的训练结果 如有疑问,请追问.

大哥 用MATLAB 的nntool能不能做下面的神经网络? bp的 老是提醒我矩阵输出是错误的,无法训练是怎么回事

输入输出不对应!输入为7个15维的数据,输出结果应该是7个.你输出是一个15维的判断向量.输入输出都需要转置一下!

求助:如何运用MATLAB编写一个BP神经网络程序,要求是二维输入,一维输出(输出值只能是0或者1),多谢!

x=[0.45 42;0.32 42;0.47 51;0.52 50;0.88 6;0.92 3;0.01 21;0.06 4;0.58 48;0.78 44];y=[1. = perform(net,testTargets,outputs)view(net)训练的模型保存在net这个结构体中,想通.

关于BP神经网络的一个问题

应该不行吧,bp神经网络做的是预测.而你这个问题是已知矩阵,要做的只是一个判断而已,并没有预测、拟合的意思.