基于BP算法的函数逼近步骤

1、TAIYUANUNIVERSITYOFSCIENCE&TECHNOLOGY基于BP算法函数逼近步骤学号：S班级：研1507基于BP算法函数逼近步骤一、BP神经网络算法:BP(BackPropagation)网络是是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐含层和输出层。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间

2、层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐含层或者多隐含层结构；最后一个隐含层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐含层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。二、BP学习算法的计算步骤概述BP算法的基本原理是梯度最速下降法，它的中心

3、思想是调整权值使网络总误差最小。运行BP学习算法时，包含正向和反向传播两个阶段。（1）正向传播输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层，每层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。（2）反向传播将误差信号沿原来的连接通道返回，通过修改各层神经元的权值，使误差信号最小。学习过程是一种误差边向后传播边修正权系数的过程。三、BP算法具体步骤前馈计算设隐层的第j个节点的输入和输出分别为:Iw-Ojijii二1O二f(I)jj其中f（I）为激励函数j由于隐层的输出就是输出层的输入，则输出层第k个节点的总输入和输出分别为:jk若网络输出与实际输出存在误差，则将误差信号反向传播，并不断地修正权值，直至误

4、差达到要求为止。权值调整k=1设误差函数定义为：E=-兰（d-y）2p2kkk=1为了简便，以下计算都是针对每个节点而言，误差函数e记作EP6EdITk-dldwkjk1）输出层权值的调整权值修正公式为：Aw=-n_jkdwjk定义反传误差信号5k为5kdEdIkdEdOdOdikk式中坐=-(d-O)dOkkk竺=f(I)didi/kkf(I)=f(I)1-f(I)=O(1-O)kkkkk所以5=(d-O)O(1-O)又-=-(迟wO)=Okkkkkdwdwjkjjjkjkj=1由此可得输出层的任意神经元权值的修正公式:Aw=n5O或Aw=nO(1-O)(d-O)Ojkkjjk-2）隐层权值

5、的调整AdEdEdIAw=-耳=-耳jijdwdIdwijjijdE门=-qOdIj式中竺=丄（另w-O）=Odwdwijiiijiji=1由于误差函数E与隐层输入I不存在直接的函数关系,j因此不能dEdOj=(kdOdIdIdOjjk=1kj卜=-(艺竺斗)響=艺(晋)dO疋wjk-八Ij)jk=1kjj=1二(也kwjk)-八Ij)隐层权值的修隐层的反传误差信号为6二f(I)艺5w由此可得,ijkjkk=1正公式为：Aw=nf(i)-O或Aw=nO(1-O)-(迓5w)-Ojjkjkijjjkjkik=1k=1四、程序代码w10=0.10.2;0.30.15;0.20.4;w11=0.20

6、.1;0.250.2;0.30.35;w20=0.2;0.25;0.3;w21=0.15;0.2;0.4;q0=0.10.20.3;q1=0.20.150.25;p0=0.2;p1=0.1;xj=0.5;0.9;k1=5;k2=1200;e0=0;e1=0;e2=0;fors=1:72yp1=cos(2*3.14*k1*s/360);fork=1:k2fori=1:3x=w11(i,1)*xj(1,:)+w11(i,2)*xj(2,:);z=x+q1(:,i);o=1-exp(-z)/1+exp(-z);m=1/1+exp(-z);m1(i,:)=m;o1(i,:)=o;endfori=1:3

7、yb=0;yb=yb+w21(i,:)*o1(i,:);endyi=yb+p1;n=1/1+exp(-yi);y=1-exp(-yi)/1+exp(-yi);e0=e1;e1=e2;e2=(yp1-y).八2/2;xj1=e2-e1;xj2=e2-2*e1+e0;xj=xj1;xj2;d2=n*(1-y)*(yp1-y);bk=d2;fori=1:3u=w21(i,:)*bk;d1=1-o1(i,:)*u;d0=m1(i,:)*d1;qw=q1(:,i)-q0(:,i);q2=q1(:,i)+0.8*d0+0.4*qw;q3(:,i)=q2;forj=1:2dw=w11(i,j)-w10(i,

8、j);w12=w11(i,j)+0.8*d0*xj(j,:)+0.6*dw;w13(i,j)=w12;endendw10=w11;w11=w13;q0=q1;q1=q3;fori=1:3h=w21(i,:)-w20(i,:);w22=w21(i,:)+0.4*d2*o1(i,:)+0.75*h;w23(i,:)=w22;endw20=w21;w21=w23;ph=p1-p0;p2=p1+0.9*d2+0.6*ph;p0=p1;p1=p2;ife20.0001,break;elsek=k+1;endende(s)=e2;ya(s)=yp1;yo(s)=y;s=s+1;ends1=s-1;s=1:s1;plot(s,ya,s,yo,g.,s,e,rx);title(BP);五、运行结果1此次逼近的函数