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1。初始权重不同。如果一样，每次训练结果都一样。2.是的。3.在训练之前修改权重iw、lw和b，使它们相同。4.取多次实验的平均值，仅供参考。1.初始权重不同。如果一样，每次训练结果都一样。2.是的。3.在训练前修改重量，IW，LW，b，使它们相同。4.取多次实验的平均值，仅供参考，比如训练误差是否降低到一定范围，比如1e3，训练样本如何替换，训练样本预处理，比如归一化，但测试样本不一样处理。我也认为“测试数据的归一化也使用训练数据归一化时得到的min和max值”。请参考本帖。测试数据带来的训练好的神经网络的误差肯定不会达到1e5。这是一个预测。

地震面波频散是研究地球内部结构的有力工具。目前，这种反演方法往往通过两步反演来实现。首先通过区域反演得到相(组)的速度分布，然后通过横波速度反演得到速度分布的三维图像。本研究为了获得研究区高精度面波层析结果成像建立大尺度模型时采用2× 2的网格，小尺度精细模型采用1× 1的网格；采集信号的周期范围也从8s扩大到400s。在成像的反演中，应用了改进的高精度面波频散反演方法。

因此，经过对数字地震记录的处理和筛选，我们得到了2500多条周期为8 ~ 400 s的高质量面波频散曲线，为我们反演三维构造的面波频散打下了坚实的基础。面波速度反演一般有两种方法:网格法和非网格法。网格法是对研究区域进行网格划分，每个网格内的速度是均匀的。每个网格的相速度或群速度由实际测量的频散数据反演得到。通过网格分割进行路径整合，跟踪射线路径。

我运行时没有任何错误。请尝试另一个版本。可能是软件的问题。请确认您已经安装了山羊(下载并解压缩(不要忘记)关闭)。将gaot文件夹中的ga.m复制到工作目录中。我试过了，但我做不到。这个问题困扰我很久了，终于解决了。给你一个ga.m程序，新建一个M文件，复制，然后再运行程序。

一般飞机使用相控阵雷达扫描地面，根据成像后向波技术。1.基础理论研究:(1)微波理论与方法研究成像基于先进微波的信息获取成像系统技术研究与样机开发；(2)微波成像信息处理与分析技术研究，重点研究精确微波成像处理和高效目标信息处理与信息提取算法和方法；(3)对国际微波成像的最新进展进行持续跟踪研究，研究提出可能对我国微波成像技术发展产生重大影响的微波成像新体制、新技术、新概念。

先从网上找相关算法。网上有源程序。推荐一本高级控制算法和matlab 仿真。网上有下载版本。这本书里有三种算法:matlab 仿真。找到程序后，可以将三种算法编程成函数直接调用，然后用gridon命令将仿真的结果以图形显示出来。通过比较图表，可以直接看到结果。我的设计只需要比较PID和模糊PID，利用Matlab 仿真中的Simulink模块，建立你要做的动态模型的传递函数或者状态空间。

模糊PID比较麻烦。在Matlab中打开FIS模块，一般用二阶模糊？输入E，EC隶属函数，一般为高斯型，输出模糊Kp，Ki，Kd，一般为三角形。还需要设置模糊规则并将其加载到Simulink中。调整模糊因子Gu、Ge和Gec，设置模糊PID的参数。总之，你的问题在白度知识里很难说清楚。

x，{tansig ， pure Lin })；y1sim(net，x)；net . train param . epochs 50；net . train param . goal 0.01；nettrain(网，

x)；图；plot(x，，y1，，y2， )；题目(原函数及网络训练前后仿真结果对比)；Text(2，12，原函数y )；Text(2，11，未经训练的网络仿真结果y1 )；Text(2，10，仿真训练好的网络的结果y2 )；这个程序如何转化成训练BP神经网络连接权值的源代码(matlab)Ir0.05？%Ir是学习率err _ goal0.001%预期最小误差值max _ epoch10000x[0.75101；0.2500.550;000.450;0000;0000;1111;0.。