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文档简介

BP神经网络,1,BP神经网络算法使用流程图,2,数据初始化,1、目前有300名管理学院全体男女生的身高，体重，性别的数据存在EXCEL表中；2、在EXCEL表中读取数据；3、将数据存在DATA（height,weight,gender）的数组中。,3,划分训练数据与测试数据,取其中男女各50人作为训练数据，其他留作测试数据。,4,初始化BP网络,i,ij,5,初始化BP网络-输入层,输入层的节点数等于样本的维度。在本例中，学生的维度为身高，体重，故神经网络输入节点为2。,i,ij,6,初始化BP网络-隐含层,隐含层实现了非线性映射。隐含层节点数对BP网络性能有很大影响，一般较多的节点可以带来更好的性能，但可能导致训练时间过长。隐含层节点数的经验公式：M=log2n,n为输入层神经元的个数,i,ij,7,初始化BP网络-输出层,输出层的个数需要根据实际问题中得到的抽象模型进行确定。如在模式分别问题中，共有n个种类，则输出层可以有n个神经元。在本例中，输出层为两个神经元，男、女。,i,ij,8,初始化BP网络-传递函数,传递函数,每一层神经元都有一个传递函数，在经典BP网络中，输入层传递函数原函数，隐含层传递函数为Sigmoid函数，输出层传递函数为线性函数。,i,ij,9,初始化BP网络-神经网络的运行(工作信号正向传播),以隐含层为例，隐含层神经元Ki的输入令为sigmoid函数，则隐含层神经元Ki的输出,i,ij,10,是否收敛,1、可以给误差设置一个阈值2、训练到固定代数，停止,11,调整权值-神经网络的运行(误差反向传播),我们令输出层的误差为,则网络总误差为首先我们可以调节隐含层与输出层的参数，根据最速下降法,求导得，误差向前传播，我们可以调整输入层和隐含层的参数。,i,ij,12,1、动量BP法2、学习率可变的BP算法3、拟牛顿法,调整权值-的其他调整方式,(,13,实际MATLAB应用,%脚本使用newff函数实现性别识别%main_newff.m%清理clear,clcrng(default)rng(2),%读入数据xlsfile=student.xls;data,label=getdata(xlsfile);,%划分数据traind,trainl,testd,testl=divide(data,label);,%创建网络net=feedforwardnet(3);%3代表隐含层的节点数net.trainFcn=trainbfg;,%训练网络net=train(net,traind,trainl);%traind和trainl分别代表输入、出层节点数,%测试test_out=sim(net,testd);test_out(test_out=0.5)=1;test_out(test_out0.5)=0;rate=sum(test_ou
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