Преобразуйте обратную связь разомкнутого цикла нейронной сети в замкнутый цикл
net = closeloop(net)
[net,xi,ai] = closeloop(net,xi,ai)
net = closeloop(net) берет нейронную сеть и закрывает любую обратную связь разомкнутого цикла. Для каждой обратной связи выход i чье свойство net.outputs{i}.feedbackMode 'open', это заменяет свой связанный вход обратной связи и их входные веса со связями веса слоя, прибывающими из выхода. net.outputs{i}.feedbackMode свойство установлено в 'closed', и net.outputs{i}.feedbackInput свойство установлено в пустую матрицу. Наконец, значение net.outputs{i}.feedbackDelays добавляется к задержкам весов слоя обратной связи (т.е. к значениям задержек замененных входных весов).
[net,xi,ai] = closeloop(net,xi,ai) преобразует сеть разомкнутого цикла, и ее текущая входная задержка утверждает xi и задержка слоя утверждает ai к форме с обратной связью.
В этом примере показано, как спроектировать сеть NARX в форме разомкнутого цикла, затем преобразуйте ее в форму с обратной связью.
[X,T] = simplenarx_dataset;
net = narxnet(1:2,1:2,10);
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,{},T);
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai);
view(net)
Yopen = net(Xs,Xi,Ai)
net = closeloop(net)
view(net)
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,{},T);
Yclosed = net(Xs,Xi,Ai);
Для примеров при использовании closeloop и openloop чтобы реализовать многоступенчатое предсказание, смотрите narxnet и narnet.