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文档简介
1、BP网络的MATLAB仿真,样本,% bp1;例4.1 P=-1:0.1:1; P2=-1:0.1:1; T=-0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 . -0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 . 0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2183 -0.3201; plot(P,T,r+);,P=-1:0.1:1;,P2=-1:0.1:1;,T=-0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 . -0.
2、201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 . 0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2183 -0.3201;,plot(P,T,r+);,R,Q=size(P);S2,Q=size(T);S1=5; W1,B1=rands(S1,R); W2,B2=rands(S2,S1); b1=;b2=; b1=B1*ones(1,21); b2=B2*ones(1,21); a2=W2*tansig(W1*P2+b1)+b2; A2=purelin(a2); hold on plot(P,A2) hold off disp(按任一
3、键继续) pause,R,Q=size(P);,S1=5;,S2,Q=size(T);,W1,B1=rands(S1,R);,rands(S1,R);可得到一个S1*R的矩阵,其元素为(1,1)均匀分布随机数, w,b=rands(S1,R)可得到一个S1*R矩阵和S1*1列矢量b, 其元素为(1,1)均匀分布随机数, W1,B1=rands(S1,R); W2,B2=rands(S2,S1); 得到 W1:S1R矩阵,输入层的权值矩阵 W2:S2S1矩阵,输出层的权值矩阵 及两个列向量B1:S1*1 B2:S2*1,W2,B2=rands(S2,S1);,b1=;b2=;空矩阵,b1=B1*
4、ones(1,21);,b1=B1*ones(1,21); 把列向量B1的每一行扩展成121向量,数值重复,,b2=B2*ones(1,21);,a2=W2*tansig(W1*P2+b1)+b2;,tansig is a transfer function. Transfer functions calculate a layers output from its net input. 计算网络输出,A2=purelin(a2);,purelin Linear transfer function,网络初始输入输出关系,创建并训练网络,net=newcf(minmax(P),5,1,tansig,purelin,traingd); %创建两层前向回馈网络 net.trainParam.epochs=7000; %初始化训练次数 net.trainParam.goal=9.5238e-004; % sse=0.02 %初始化误差值 net.trainParam.lr = 0.15; net,tr=train(net,P,T); %
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