library(AMORE)
x1 <- round(runif(2000,1,2000)) #随机生成2000个数
x2 <- round(runif(2000,1,2000))
x11 <- scale(x1[1:1900])#数据标准化,并选取1900个组作为学习集
x12 <- scale(x2[1:1900])
x21 <- scale(x1[1901:2000]) #选取100组作为待测集
x22 <- scale(x2[1901:2000])
你在建立网络的时候不是用了net=newff(……)吗?这个net就是输出的结果。newff函数只是初始化一个神经网络,之后还得用train函数训练,训练好的net就是你要的网络。
newff函数的格式为:
net=newff(PR,[S1 S2 ...SN],{TF1 TF2...TFN},BTF,BLF,PF),函数newff建立一个可训练的前馈网络。输入参数说明:
PR:Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值;
Si:第i层神经元个数;
TFi:第i层的传递函数,默认函数为tansig函数;
BTF:训练函数,默认函数为trainlm函数;
BLF:权值/阀值学习函数,默认函数为learngdm函数;
PF:性能函数,默认函数为mse函数。