求助 神经网络问题

binghe79

p=
[8.0000e+001    1.5225e+001        2.9640e+001        3.1000e+002;       
8.0000e+001        1.4925e+001        3.0360e+001        3.3000e+002;       
8.1200e+001        1.5000e+001        2.9880e+001        3.1000e+002;       
8.1200e+001        1.5225e+001        3.0120e+001        3.3000e+002;       
8.1200e+001        1.4925e+001        3.0000e+001        2.9000e+002;       
7.8800e+001        1.4775e+001        2.9640e+001        2.9000e+002;       
8.0000e+001        1.4775e+001        3.0120e+001        2.7000e+002;       
8.0000e+001        1.5075e+001        2.9880e+001        2.9000e+002;       
8.0400e+001        1.5225e+001        3.0360e+001        2.7000e+002;       
7.9600e+001        1.5075e+001        3.0120e+001        3.0000e+002;       
8.0400e+001        1.5075e+001        3.0360e+001        3.1000e+002;       
7.9600e+001        1.5000e+001        2.9640e+001        3.3000e+002;       
7.8800e+001        1.5225e+001        2.9880e+001        3.0000e+002;       
8.1200e+001        1.5075e+001        2.9640e+001        2.7000e+002;       
8.0400e+001        1.4925e+001        2.9640e+001        3.0000e+002;       
7.9600e+001        1.4775e+001        3.0000e+001        3.1000e+002;       
8.0400e+001        1.5000e+001        3.0120e+001        2.9000e+002;       
7.8800e+001        1.5075e+001        3.0000e+001        3.3000e+002;       
8.0400e+001        1.4775e+001        2.9880e+001        3.3000e+002;       
8.1200e+001        1.4775e+001        3.0360e+001        3.0000e+002;       
7.9600e+001        1.4925e+001        2.9880e+001        2.7000e+002;       
8.0000e+001        1.5000e+001        3.0000e+001        3.0000e+002;       
7.8800e+001        1.5000e+001        3.0360e+001        2.7000e+002;       
7.8800e+001        1.4925e+001        3.0120e+001        3.1000e+002;       
7.9600e+001        1.5225e+001        3.0360e+001        2.9000e+002]';
for i=1:4
    P(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:)));----27行
end
这个归一化 运行时总说27行错误
有目标函数 其余的我没写
我想知道 归一化应该怎么做

jimin

给你举个例子吧
%输入向量
p=[97 28 12 32 18 3 0 3 10 3 6 14 8 20 2 11 24 0 9 6 3 5 3 1 3 14 2 10 2 173 17 5 1 61 7;
66 29 11 34 13 3 0 1 14 4 12 11 8 12 2 13 20 0 4 3 4 5 4 1 0 12 0 9 3 250 4 3 0 58 3;
61 30 12 35 6 2 0 1 11 7 5 9 11 17 2 3 22 2 4 3 5 5 4 2 0 16 5 12 4 237 11 4 1 59 2;
79 28 18 43 7 6 1 5 9 6 6 20 17 30 1 12 20 0 9 5 2 5 5 3 2 16 5 14 3 249 20 3 0 56 3;
94 38 15 39 9 4 1 3 13 2 12 15 10 27 2 17 16 2 4 3 4 9 4 2 0 20 7 10 0 230 37 2 0 68 6;
106 53 16 44 17 3 0 2 15 3 18 12 7 19 11 0 32 0 4 9 2 6 6 3 2 8 0 10 4 331 25 1 1 104 5;
106 55 18 21 17 3 1 2 14 3 11 16 11 29 1 13 12 0 3 8 3 10 7 3 5 5 7 7 1 529 50 7 1 141 0;
113 75 19 29 42 9 2 3 26 0 13 21 5 26 2 5 27 1 5 20 2 5 18 4 4 1 3 17 5 643 30 2 7 120 4;
110 62 18 30 18 6 0 5 17 1 18 10 14 24 1 6 18 0 3 14 6 6 24 5 5 11 6 18 4 573 42 2 4 122 4;
114 93 23 28 29 6 0 9 23 4 8 25 15 36 0 4 28 3 5 16 4 2 36 3 2 7 9 12 7 699 54 8 8 139 8;
152 107 23 48 50 15 2 4 29 4 20 29 13 40 1 7 42 3 7 28 4 18 50 6 3 13 3 23 3 785 30 7 5 207 10]';

%目标向量
t=[79 28 18 43 7 6 1 5 9 6 6 20 17 30 1 12 20 0 9 5 2 5 5 3 2 16 5 14 3 249 20 3 0 56 3;
94 38 15 39 9 4 1 3 13 2 12 15 10 27 2 17 16 2 4 3 4 9 4 2 0 20 7 10 0 230 37 2 0 68 6;
106 53 16 44 17 3 0 2 15 3 18 12 7 19 11 0 32 0 4 9 2 6 6 3 2 8 0 10 4 331 25 1 1 104 5;
106 55 18 21 17 3 1 2 14 3 11 16 11 29 1 13 12 0 3 8 3 10 7 3 5 5 7 7 1 529 50 7 1 141 0;
113 75 19 29 42 9 2 3 26 0 13 21 5 26 2 5 27 1 5 20 2 5 18 4 4 1 3 17 5 643 30 2 7 120 4;
110 62 18 30 18 6 0 5 17 1 18 10 14 24 1 6 18 0 3 14 6 6 24 5 5 11 6 18 4 573 42 2 4 122 4;
114 93 23 28 29 6 0 9 23 4 8 25 15 36 0 4 28 3 5 16 4 2 36 3 2 7 9 12 7 699 54 8 8 139 8;
152 107 23 48 50 15 2 4 29 4 20 29 13 40 1 7 42 3 7 28 4 18 50 6 3 13 3 23 3 785 30 7 5 207 10;
111 124 15 31 72 14 0 2 27 2 12 20 7 29 0 42 17 2 7 11 2 8 12 5 6 4 3 23 1 703 25 4 5 170 4;
144 116 24 52 52 12 1 4 12 3 11 28 14 45 2 19 18 0 5 17 6 11 14 4 13 15 5 31 3 674 24 6 9 166 7]' ;

%归一化
u=t;
for i=1:35
   p(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:)));
end
for i=1:35
   t(i,:)=(t(i,:)-min(t(i,:)))/(max(t(i,:))-min(t(i,:)));
end

以后把错误语句也贴出来吧

binghe79

和我的好像一样
??? Subscript indices must either be real positive integers or logicals.啊

Error in ==> E:\MATLAB6p5\work\biye1.m
On line 27  ==>     P(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:)));
是怎么回事

[ 本帖最后由 binghe79 于 2006-9-1 16:54 编辑 ]

jimin

原帖由 binghe79 于 2006-9-1 16:50 发表
和我的好像一样
??? Subscript indices must either be real positive integers or logicals.啊

Error in ==> E:\MATLAB6p5\work\biye1.m
On line 27  ==>     P(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i, ...

你用断点调试一下检查一下i这个变量，那句话的意思是下标要为正数

happy

问题估计出在你调用的过程中，估计是你什么地方改变了p

贴详细的代码

binghe79

p=[8.0000e+001    1.5225e+001        2.9640e+001        3.1000e+002;...       
8.0000e+001        1.4925e+001        3.0360e+001        3.3000e+002;...       
8.1200e+001        1.5000e+001        2.9880e+001        3.1000e+002;...       
8.1200e+001        1.5225e+001        3.0120e+001        3.3000e+002;...       
8.1200e+001        1.4925e+001        3.0000e+001        2.9000e+002;...       
7.8800e+001        1.4775e+001        2.9640e+001        2.9000e+002;...       
8.0000e+001        1.4775e+001        3.0120e+001        2.7000e+002;...       
8.0000e+001        1.5075e+001        2.9880e+001        2.9000e+002;...       
8.0400e+001        1.5225e+001        3.0360e+001        2.7000e+002;...       
7.9600e+001        1.5075e+001        3.0120e+001        3.0000e+002;...       
8.0400e+001        1.5075e+001        3.0360e+001        3.1000e+002;...       
7.9600e+001        1.5000e+001        2.9640e+001        3.3000e+002;...       
7.8800e+001        1.5225e+001        2.9880e+001        3.0000e+002;...       
8.1200e+001        1.5075e+001        2.9640e+001        2.7000e+002;...       
8.0400e+001        1.4925e+001        2.9640e+001        3.0000e+002;...       
7.9600e+001        1.4775e+001        3.0000e+001        3.1000e+002;...       
8.0400e+001        1.5000e+001        3.0120e+001        2.9000e+002;...       
7.8800e+001        1.5075e+001        3.0000e+001        3.3000e+002;...       
8.0400e+001        1.4775e+001        2.9880e+001        3.3000e+002;...       
8.1200e+001        1.4775e+001        3.0360e+001        3.0000e+002;...       
7.9600e+001        1.4925e+001        2.9880e+001        2.7000e+002;...       
8.0000e+001        1.5000e+001        3.0000e+001        3.0000e+002;...       
7.8800e+001        1.5000e+001        3.0360e+001        2.7000e+002;...       
7.8800e+001        1.4925e+001        3.0120e+001        3.1000e+002;...       
7.9600e+001        1.5225e+001        3.0360e+001        2.9000e+002]';
for i=1:4
    p(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:)));
end
t=[4.0323e+002...
4.0785e+002...
3.9056e+002...
4.1669e+002...
3.6175e+002...
3.6966e+002...
3.3439e+002...
3.6955e+002...
3.4638e+002...
3.7896e+002...
3.8555e+002...
4.2437e+002...
3.8849e+002...
3.4558e+002...
3.8226e+002...
3.8690e+002...
3.6303e+002...
4.2114e+002...
4.1218e+002...
3.6510e+002...
3.4181e+002...
3.7800e+002...
3.3751e+002...
3.9168e+002...
3.6534e+002];
min=min(t);
max=max(t);
for i=1:25
   t(i)=(t(i)-min)/(max-min);
end
net=newff(minmax(p),[5,1],{'tansig','logsig'},'trainlm');
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.epochs=10000;
net.trainParam.goal=0.00001;
net=train(net,p,t);
A=sim(net,p);
for i=1:25
A(i)=(max-min)*A(i)+min;
end

binghe79

教授 全贴了 你看看 你运行运行看看 问题在哪

jimin

p=[8.0000e+001    1.5225e+001        2.9640e+001        3.1000e+002;...        
8.0000e+001        1.4925e+001        3.0360e+001        3.3000e+002;...        
8.1200e+001        1.5000e+001        2.9880e+001        3.1000e+002;...        
8.1200e+001        1.5225e+001        3.0120e+001        3.3000e+002;...        
8.1200e+001        1.4925e+001        3.0000e+001        2.9000e+002;...        
7.8800e+001        1.4775e+001        2.9640e+001        2.9000e+002;...        
8.0000e+001        1.4775e+001        3.0120e+001        2.7000e+002;...        
8.0000e+001        1.5075e+001        2.9880e+001        2.9000e+002;...        
8.0400e+001        1.5225e+001        3.0360e+001        2.7000e+002;...        
7.9600e+001        1.5075e+001        3.0120e+001        3.0000e+002;...        
8.0400e+001        1.5075e+001        3.0360e+001        3.1000e+002;...        
7.9600e+001        1.5000e+001        2.9640e+001        3.3000e+002;...        
7.8800e+001        1.5225e+001        2.9880e+001        3.0000e+002;...        
8.1200e+001        1.5075e+001        2.9640e+001        2.7000e+002;...        
8.0400e+001        1.4925e+001        2.9640e+001        3.0000e+002;...        
7.9600e+001        1.4775e+001        3.0000e+001        3.1000e+002;...        
8.0400e+001        1.5000e+001        3.0120e+001        2.9000e+002;...        
7.8800e+001        1.5075e+001        3.0000e+001        3.3000e+002;...        
8.0400e+001        1.4775e+001        2.9880e+001        3.3000e+002;...        
8.1200e+001        1.4775e+001        3.0360e+001        3.0000e+002;...        
7.9600e+001        1.4925e+001        2.9880e+001        2.7000e+002;...        
8.0000e+001        1.5000e+001        3.0000e+001        3.0000e+002;...        
7.8800e+001        1.5000e+001        3.0360e+001        2.7000e+002;...        
7.8800e+001        1.4925e+001        3.0120e+001        3.1000e+002;...        
7.9600e+001        1.5225e+001        3.0360e+001        2.9000e+002]';
for i=1:4
    p(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:)));
end
t=[4.0323e+002...
4.0785e+002...
3.9056e+002...
4.1669e+002...
3.6175e+002...
3.6966e+002...
3.3439e+002...
3.6955e+002...
3.4638e+002...
3.7896e+002...
3.8555e+002...
4.2437e+002...
3.8849e+002...
3.4558e+002...
3.8226e+002...
3.8690e+002...
3.6303e+002...
4.2114e+002...
4.1218e+002...
3.6510e+002...
3.4181e+002...
3.7800e+002...
3.3751e+002...
3.9168e+002...
3.6534e+002];
u=t;
for i=1:1
   t(i,:)=(t(i,:)-min(t(i,:)))/(max(t(i,:))-min(t(i,:)));
end
net=newff(minmax(p),[5,1],{'tansig','logsig'},'trainlm');
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.001;
net=train(net,p,t);
out=sim(net,p);
for i=1:25
   predict(i)=out(i)* (max(u(1,:))-min(u(1,:)))+ min(u(1,:));
end
predict
err=predict-u

jimin

TRAINLM, Epoch 0/1000, MSE 0.214855/0.001, Gradient 1.29871/1e-010
TRAINLM, Epoch 7/1000, MSE 0.000701067/0.001, Gradient 0.0582011/1e-010
TRAINLM, Performance goal met.


predict =

  Columns 1 through 7

  402.8255  412.4041  391.2245  415.4164  361.6325  368.0268  336.4296

  Columns 8 through 14

  371.1144  346.7352  377.6573  386.0521  419.1880  386.9706  345.1954

  Columns 15 through 21

  382.3157  387.8684  360.1950  413.9979  410.3710  363.2418  341.5451

  Columns 22 through 25

  376.5172  336.6861  394.3962  364.2337
err =

  Columns 1 through 7

   -0.4045    4.5541    0.6645   -1.2736   -0.1175   -1.6332    2.0396

  Columns 8 through 14

    1.5644    0.3552   -1.3027    0.5021   -5.1820   -1.5194   -0.3846

  Columns 15 through 21

    0.0557    0.9684   -2.8350   -7.1421   -1.8090   -1.8582   -0.2649

  Columns 22 through 25

   -1.4828   -0.8239    2.7162   -1.1063

binghe79

兄弟你的真能运行啊 我把你的COPY 一下还是那个问题
不是我的软件有问题吧

jimin

原帖由 binghe79 于 2006-9-1 19:34 发表
兄弟你的真能运行啊 我把你的COPY 一下还是那个问题
不是我的软件有问题吧

用　clear
        clc
命令把原先的变量清除掉，再运行一下

binghe79

你说是不是每次运行 结果都不一样啊 有时很快就MET了 有时很多不  权值每次都变 怎么看哪次最好啊

jimin

原帖由 binghe79 于 2006-9-1 20:37 发表
你说是不是每次运行 结果都不一样啊 有时很快就MET了 有时很多不  权值每次都变 怎么看哪次最好啊

是每次都不一样的呀
哪次好一些，一般是取不同于训练样本的数据，看看泛化误差，泛化误差小的应该比较好
你可以去研学论坛的神经网络版看看，找一些相关的帖子看一下

binghe79

怎么看泛化误差  你就说说算了 把语句写出来
我还的找
我去看看 是的学学

binghe79

请问神经网络能预测  都是门给出出入和目标函数 才能的出结果
我门算完之后 得到权值 伐值  这样就有了公式
比如次例 结果出来了
我要是在算 另一个数 不是此例中输入里的数 我只给输入 利用已算的权值 伐值 代入神经网络公式
用上面得出的公式能算出结果吗