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文档简介

1、智能控制实验指导书董海鹰编写自动化系 实验三多层前馈网络与BP学习算法仿真一、实验目的1、掌握Matlab神经网络工具箱的应用。2、了解基本BP算法。3、了解改进的BP算法。4、认识多层前馈神经网络的函数逼近能力。二、实验设备1、PC机2、Matlab软件3、打印机三、实验内容1、设计一个3层神经网络，输入层有1个神经元，隐层有5个神经元，输出层有1个神经元。2、运用设计的BP网络来完成函数逼近的任务。设输入样本和目标矢量为：p=-1:0.1:1;t=-0.9602,-0.5770,-0.0729,0.3771,0.6405,0.6600,0.4609,0.1336,-0.2013,-0.43

2、44,-0.5000,-0.3930,-0.1647,0.0988,0.3072,0.3960,0.3449,0.1816,-0.312,-0.2189,-0.3201;3、设计Matlab程序，画出函数逼近的结果曲线。四、实验报告1、说明基本BP算法。2、分析、整理实验结果。五、思考题1、说明人工神经网络的函数逼近能力及其在控制领域中的作用。附录1：参考程序%initff对前向网络进行初始化%trainbp用BP算法进行训练%simuff计算网络输出p=-1:0.1:1;t=-0.9602,-0.5770,-0.0729,0.3771,0.6405,0.6600,0.4609,0.1336,

3、-0.2013,-0.4344,-0.5000,-0.3930,-0.1647,0.0988,0.3072,0.3960,0.3449,0.1816,-0.312,-0.2189,-0.3201;plot(p,t,+);title(TtrainingVectors);xlabel(InputVectorP);ylabel(TargetVectorT);S1=5;w1,b1,w2,b2=initff(p,S1,tansig,t,purelin);k=pickic;ifk=2w1=3.500;3.500;3.500;3.500;b1=-2.8562;1.0774;-0.5880;1.4083;2.8722;w2=0.2622-0.2375-0.45250.2361-0.1718;b2=0.1326;enddf=10;me=8000;eg=0.02;lr=0.01;tp=dfmeeglr;w1,b1,w2,b2,ep,tr=trainbp(w1,b1,tansig,w2,b2,purelin,p,t,tp);plot

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