人工神经网络matlab源程序代码

1、人工神经网络matlab源程序代码 人工神经网络matlab源程序代码.txt爱一个人很难，恨一个人更难，乂爱乂 恨的人 最难。爱情永远不可能是天平，想在爱情里幸福就要舍得伤心有些烦恼是我 们凭 空虚构的，而我们却把它当成真实去承受。人工神经网络matlab源程序代码 【转】 %产生指定类别的样本点，并在图中绘出 X = 0 1; 0 1; %限制类中心的范围 clusters = 5; %指定类别数目 points = 10; %指定每一类的点的数U std_dev = 0. 05; %每一类的标准差 P = nngenc(X, clusters, points, std_dev); plo

2、t(P(l, ：),P(2, ：),+r); titleC输入样本向量)； xlabel( p(l); ylabel(p(2); %建立网络 net=newc(0 1 ;0 1, 5, 0. 1); %设置神经元数目为 5 %得到网络权值，并在图上绘出 figure; plot(P(l, :),P(2, :),+r); w=net iwl hold on; plot (w(:, 1), w(:, 2), ob)； hold off; titleC输入样本向量及初始权值); xlabel ( p(l); ylabel(，p(2); figure; plot(P(l, ：),P(2, ：),+r)

3、; hold on; %训练网络 net. trainParam. epochs二7; net二init(net); net二train(net, P); %得到训练后的网络权值，并在图上绘出 w二net. iwl plot (w(:, 1), w(:, 2), ob); hold off; titleC输入样本向量及更新后的权值); xlabel ( p(l); ylabel(，p(2); a0; P = 0.6 ;0.8; a=sim(net, p) example8_2 %随机生成1000个二维向量，作为样本，并绘出其分布 P = rands(2, 1000); plot(P(l, ：)

4、,P(2, ：),+r) title(，初始随机样本点分布); xlabel ( P )； ylabel(P(2); %建立网络，得到初始权值 net=newsom(0 1: 0 1, 5 6); wl_init=net iwl, 1 %绘出初始权值分布图 figure; plotsom(wl_init, net layers1 distances) %分别对不同的步长，训练网络，绘出相应的权值分布图 for i=10:30:100 net trainParam epochs=i; net=train(net, P); figure; plotsom (net iwl, 1, net laye

5、rs 1 .distances) end %对于训练好的网络，选择特定的输入向量，得到网络的输出结果 P=0.5;0. 3; a=0; a = sim(net, p) example8_3 %指定输入二维向量及其类别 P 二-3 -2 -2 0 0 0 0 +2 +2 +3; 0 +1 -1 +2 +1 -1 -2 +1 -1 0; C = 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1; %将这些类别转换成学习向量量化网络使用的LI标向量 T = ind2vec(C) %用不同的颜色，绘岀这些输入向量 plotvec(P,C), titlef输入二维向量); xlabel ( P )； ylabel

6、(,P(2),)： %建立网络 net = newlvq(minmax(P), 4, . 6 . 4, 0. 1); %在同一幅图上绘出输入向量及初始权重向量 figure; plotvec(P,C) hold on Wl=net. iwl; plot(Wl(l, l),Wl(l,2),ow,) titleC输入以及权重向量); xlabel fP(l), W(l); ylabelCP(2), W); hold off; %训练网络，并再次绘岀权重向量 figure; plotvec (P,C); hold on; net trainParam epochs=150; net. trainParam show=Inf; net=train(net, P, T); p