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p=-1:0.1:1;
t=[-0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 -0.1336 ...
-0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 ...
0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2183 -0.3201]; %目标数据
net=newff(minmax(p),[5,1],{'tansig','purelin'});
net.trainParam.epochs=50; %训练参数设置
net.trainparam.goal=1e-3;
net=train(net,p,t); % 这是你说的训练
y=sim(net, p); % 这个算是预测吧,就是看看训练的怎么样了
figure(2);
plot(p,t,p,y,'y+')
title('target compared to ideal')
xlabel('p')
ylabel('target')
grid
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0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2183 -0.3201]; %目标数据
net=newff(minmax(p),[5,1],{'tansig','purelin'});
net.trainParam.epochs=50; %训练参数设置
net.trainparam.goal=1e-3;
net=train(net,p,t); % 这是你说的训练
y=sim(net, p); % 这个算是预测吧,就是看看训练的怎么样了
figure(2);
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