java实现神经网络代码 java神经网络算法源代码系统

尤克里里的12345怎么弹啊

把自己的尤克里里用正确的方式抱起，从下往上，依次叫1，2，3，4弦，但是在谱子上，从上往下，依次是1，2，3，4弦，二者刚好相反。

按照正确的方式持琴后，按照如下指法即可弹出1234567的音

3弦空品是1

3弦二品是2

2弦空品是3

2弦一品是4

2弦三品和4弦空品都是5

1弦空品和4弦二品都是6

1弦二品是7

拓展资料：

尤克里里调音方法：

1.认识空弦

把尤克里里正对自己，从右边数第一根简谱是6，音名是A。第二根简谱是3，音名是E。第三根简谱是1，音名是C，它也是最粗的一根。第四根简谱是5，音名是G。从右到左也就是从第一根到第四根依次为6、3、1、5 。

2.正确拿起

抱起尤克里里琴头，握住琴颈，便于按弦，吉他后方贴紧肚皮，另一只手臂略夹住尤克里里尾部。由前面介绍的可知，从上到下弹起依次是5、1、3、6 。

3.开启调音器

装好电池，长按启动键即可开机。短按启动键调整上面的五个字母选项C、G、B、V、U。它们分别代表十二平均律、六弦吉他、贝司、小提琴、尤克里里，我们需要调到U选项。

4.安装调音器

将调音器的夹子，夹在尤克里里震动明显的位置上。一般来说大多夹在琴头，这样便于观察显示屏的变化情况。

5.开始调音

夹在琴头上并弹奏任意空弦。调音器的显示屏指针偏左且显示屏白色时，音偏低了。

显示屏指针偏右且显示屏白色时，音偏高了。

即刻旋转调音手柄使指针居中，这时屏幕呈绿色高亮，音即调准。

相关问答

Q1: BP神经网络预测代码

java实现神经网络代码你这是在做时间序列呢。

java实现神经网络代码你可以去《神经网络之家》nnetinfo----》学习教程二---神经网络在时间序列上的应用

上面有讲解。我把代码摘抄给你

% time series:神经网络在时间序列上的应用

% 本代码出自《神经网络之家》

timeList = 0 :0.01 : 2*pi; %生成时间点

X = sin(timeList); %生成时间序列信号

%利用x(t-5),x(t-4),x(t-3),x(t-2),x(t-1)作为输入预测x(t)，将x(t)作为输出数据

inputData = [X(1:end-5);X(2:end-4);X(3:end-3);X(4:end-2);X(5:end-1)];

outputData = X(6:end);

%使用用输入输出数据（inputData、outputData）建立网络，

%隐节点个数设为3.其中隐层、输出层的传递函数分别为tansig和purelin，使用trainlm方法训练。

net = newff(inputData,outputData,3,{'tansig','purelin'},'trainlm');

%设置一些常用参数

net.trainparam.goal = 0.0001; %训练目标java实现神经网络代码：均方误差低于0.0001

net.trainparam.show = 400; %每训练400次展示一次结果

net.trainparam.epochs = 1500; %最大训练次数：15000.

[net,tr] = train(net,inputData,outputData);%调用matlab神经网络工具箱自带的train函数训练网络

simout = sim(net,inputData); %调用matlab神经网络工具箱自带的sim函数得到网络的预测值

figure; %新建画图窗口窗口

t=1:length(simout);

plot(t,outputData,t,simout,'r')%画图，对比原来的输出和网络预测的输出

%------------------附加:抽取数学表达式----------------------------top

%希望脱离matlab的sim函数来使用训练好网络的话，可以抽取出数学的表达式，|

%这样在任何软件中，只需要按表达式计算即可。 |

%============抽取数学表达式==================

%抽取出网络的权值和阈值

w12 = net.iw{1,1}; %第1层（输入层）到第2层（隐层）的权值

b2 = net.b{1}; %第2层（隐层）的阈值

w23 = net.lw{2,1}; %第2层（隐层）到第3层（输出层）的权值

b3 = net.b{2}; %第3层（输出层）的阈值

%由于有归一化，必须先将归一化信息抓取出来

iMax = max(inputData,[],2);

iMin = min(inputData,[],2);

oMax = max(outputData,[],2);

oMin = min(outputData,[],2);

%方法1：归一化---计算输出---反归一化

normInputData=2*(inputData -repmat(iMin,1,size(inputData,2)))./repmat(iMax-iMin,1,size(inputData,2)) -1;

tmp = w23*tansig( w12 *normInputData + repmat(b2,1,size(normInputData,2))) + repmat(b3,1,size(normInputData,2));

myY = (tmp+1).*repmat(oMax-oMin,1,size(outputData,2))./2 + repmat(oMin,1,size(outputData,2));

%方法2：用真正的权值和阈值进行计算

%公式请参考《提取对应原始数据的权重和阈值》

W12 = w12 * 2 ./repmat(iMax' -iMin',size(w12,1),1);

B2 = -w12* (2*iMin ./(iMax - iMin) + 1) + b2;

W23 = w23 .*repmat((oMax -oMin),1,size(w23,2))/2;

B3 = (oMax -oMin) .*b3 /2 + (oMax -oMin)/2 + oMin;

%最终的数学表达式：

myY2 = W23 *tansig( W12 *inputData + repmat(B2,1,size(inputData,2))) + repmat(B3,1,size(inputData,2));

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