[求助]神经网络模拟问题!!!!!!!!!!

飞来雁

<>   我在神经网络训练样本之后,不知道该如何去利用这些样本去检验和预测样本植.</P>
<>  请高手指点一二.</P>
<>急切等待你的回复,谢谢!</P>

飞来雁

< 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>eural Network object:<p></p></P>< 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left><p> </p></P>< 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>    architecture:<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left><p> </p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>         numInputs: 1<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>         numLayers: 2<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>       biasConnect: [1; 1]<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>      inputConnect: [1; 0]<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>      layerConnect: [0 0; 1 0]<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>     outputConnect: [0 1]<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>     targetConnect: [0 1]<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left><p> </p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>        numOutputs: 1  (read-only)<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>        numTargets: 1  (read-only)<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>    numInputDelays: 0  (read-only)<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>    numLayerDelays: 0  (read-only)<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left><p> </p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>    subobject structures:<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left><p> </p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>            inputs: {1x1 cell} of inputs<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>            layers: {2x1 cell} of layers<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>           outputs: {1x2 cell} containing 1 output<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>           targets: {1x2 cell} containing 1 target<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>            biases: {2x1 cell} containing 2 biases<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>      inputWeights: {2x1 cell} containing 1 input weight<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>      layerWeights: {2x2 cell} containing 1 layer weight<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left><p> </p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>    functions:<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left><p> </p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>          adaptFcn: 'trains'<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>           initFcn: 'initlay'<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>        performFcn: 'mse'<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>          trainFcn: 'trainlm'<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left><p> </p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>    parameters:<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left><p> </p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>        adaptParam: .passes<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>         initParam: (none)<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>      performParam: (none)<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>        trainParam: .epochs, .goal, .max_fail, .mem_reduc, <p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>                    .min_grad, .mu, .mu_dec, .mu_inc, <p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>                    .mu_max, .show, .time, .lr<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left><p> </p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>    weight and bias values:<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left><p> </p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>                IW: {2x1 cell} containing 1 input weight matrix<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>                LW: {2x2 cell} containing 1 layer weight matrix<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>                 b: {2x1 cell} containing 2 bias vectors</P><p><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>a=sim(net,p)<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left><p> </p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>a =<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left><p> </p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>    0.4618    0.3917    0.3617    0.2927    0.5025    0.3945<p></p></P><P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left></p> </P>

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