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标题:
bp神经网络原理简介及matlab程序
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作者:
deerli
时间:
2010-1-12 12:14
标题:
bp神经网络原理简介及matlab程序
虽然水平有限，但还是想写出来，望大家给些建议。并对于其中参考的资料作者表示感谢。
6 E$ Z$ A9 u% H7 j
很多地方仍不是很清楚。请高人指点下，先谢了！
" Y! a7 D' H( S7 j% w6 A% s& ~
（1）编写出的很多系统都不是特别稳定，不知是数据问题、传递函数问题还是节点数量问题。有没有一定的规则？
, ?7 H1 y Q; c+ T7 G2 ~
（2）怎样从matlab训练过程中观察net的结构和学习率设定是否合理？
1 U3 z2 r6 i; m4 f
（3）net的结构中，隐层数量的增加（如从1层变为2层）会对网络产生什么样的影响？
bp神经网络.doc
2010-1-12 12:14 上传
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作者:
彩虹天堂
时间:
2010-1-12 12:52
回复
1#
deerli
/ r; g; k1 h7 G' L
( G1 o* P5 v2 |( r1 n
" J: l+ ?$ o; Y r8 r
不知道
作者:
hanshaoping
时间:
2010-1-28 09:53
为了矩阵币让我刷下 !!!!!!!!!!!!!!!!!!
作者:
hanshaoping
时间:
2010-1-28 09:53
不错的东西，下来慢慢研究！！！！！
作者:
王迪_88
时间:
2010-1-28 11:25
这个东西貌似很难，放弃了~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
作者:
Evam
时间:
2010-1-29 23:54
好难啊6^^^^^^^^^^^^^^^^^^…………………………
作者:
hupanfeng
时间:
2010-2-18 15:48
谢谢楼主~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
作者:
tears2010
时间:
2010-4-26 17:41
回复
1#
deerli
1 \/ |) R3 X# j2 S& H `
2 k* V) |% ?6 y" O4 P; H
% K4 L3 O1 ^+ @
我也在做这个，慢慢研究研究。
作者:
viayy
时间:
2010-5-5 12:46
什么时候我才是小学生呢，这个我也研究神经网络模式识别的
作者:
轻舞飞shy
时间:
2010-5-17 14:28
谢谢楼主分享啊，不错，学习中…………
作者:
w117950089
时间:
2010-5-20 12:30
rqw rwrq wr wqr qwrwqr wrw qrwqrwqrwqrwqr
作者:
nicefall
时间:
2010-6-7 13:50
顶个先。谢谢楼主！
2 P+ D) B/ C( I s! j) r# o
作者:
347196468
时间:
2010-8-14 21:16
%获得网络的输入样本P和目标样本T8 ~& w) C( K; Q/ g) e2 A' }
: {1 z. n/ p4 E/ x: h* D, t& |
P=[1 0.6 0.1 0 0 0 0 1 0.5 0 0 0 0 0;4 K3 v* b+ @: I" G2 C& ?2 S& z
& Q" @; z& w# v
1 0.6 0.1 0 0 0 0 0 0.5 1 0.4 0 0 0;9 |( R: l2 i; {7 p. o2 J% m
! i4 u; ~/ a6 X/ `" G
1 0.6 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0.4 1 0.6 0;
3 q6 X6 U( ~+ v9 K$ j I
) A, ^* Z% o j1 0.6 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.8;) W( b h! d6 V3 J9 O& b
$ l0 \ H& s A5 A$ ~
0 0.6 0.6 0 0 0 0 1 0.5 0 0 0 0 0;; G6 ?) Q# P: @. f4 i& c
- e; s7 d h& H) ?7 J2 \" W
0 0.6 0.6 0 0 0 0 0 0.5 1 0.4 0 0 0;$ N F( j A$ |- d1 k$ G/ K+ k" Y; Q
! p# T8 s3 H* u' t+ B! L% S
0 0.6 0.6 0 0 0 0 0 0 0 0.4 1 0.6 0;
( u/ C; h4 `# Y6 E! v
6 Q* |! h# _4 H2 z2 U6 _0 0.6 0.6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.8;% V, f5 |% e2 r3 ^& D
" Z6 [$ q3 L9 N2 t9 y6 I; A# I& K
0 0 0.6 1 0 0 0 1 0.5 0 0 0 0 0;
* m8 g$ w* F9 K; }1 i. ?6 {
+ s/ }$ }2 u' J' O& Y0 0 0.6 1 0 0 0 0 0.5 1 0.4 0 0 0;
5 V _+ \: a0 P$ t/ i
# V' y- F! J/ [, B* f0 0 0.6 1 0 0 0 0 0 0 0.4 1 0.6 0;" h( s# ?% u' g$ h* X
& z9 m" N) U U( |+ b
0 0 0.6 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.8;
- O0 y2 e& n2 `* ?9 Y) ]/ m) b% l
- _7 x- i' b" f* G5 P- G0 0 0 0 1 0.6 0 1 0.5 0 0 0 0 0;! p$ q8 S1 V+ @9 t7 i. o+ c
1 K% w: V* q( R
0 0 0 0 1 0.6 0 0 0.5 1 0.4 0 0 0;5 e* _9 w. i: p' ]; U. H+ K# f
- N. \' Z: d9 A) I! h+ ~
0 0 0 0 1 0.6 0 0 0 0 0.4 1 0.6 0; ^9 S7 i) L" N1 r+ {0 g& I
& i! L# u+ J2 W
0 0 0 0 1 0.6 0 0 0 0 0 0 0 0.8]';/ Q' c' j* D1 Y9 w. a5 [
1 v5 u& W0 J2 h& x1 o5 p
T=[1 0.5 0 0 0 0 0 0;+ F, _7 y% q B" Z
+ f3 C& ]3 ^) Y9 n* A$ r& x
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
4 r4 C$ G0 a0 f) [9 O! P- Y' F
' M5 N0 I, R/ x! D0 |1 g0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;2 F- g1 H, Q6 j1 { Y
" }6 B \; R) F% C; b1 p, q+ i( O
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
* r' S3 }2 ^7 I
% D6 e/ B1 ^( h6 V) |0.4 0.8 1 0.8 0.4 0.2 0 0;
. J3 N7 B: k5 H: Z' d7 \5 T3 a2 B) k
h1 k7 Z/ Y! w( R I* }0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;/ y8 U A! f( O( H( m
" Q! Y5 C* a4 G' h7 }" g6 E# K2 t# ^9 n
0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
( r5 Z: Y8 ? A: M- W
) a8 J+ Z, ~8 {1 q3 Y! `( g0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
3 P9 Y2 x7 r! f" D6 s
2 P- E1 M8 K8 Y) ?/ M- m0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;( K1 W& p9 b7 r6 a7 [; a
' S* {( O7 W9 G' V' U( K$ H
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
. y) l. H) ]7 \0 A" D: _
4 m6 e3 Y* J! u( n. u3 U0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
5 ], @8 L; t& S! S8 d3 g Z
. e2 {, q! g& u! D* o) @! t( l4 Z0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;5 }/ y1 N S, m# m, Z
; S4 _( @! r9 k3 d8 }( ^
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;, Q& Q; h+ \' @+ D9 W, _6 t
1 }7 d) ~2 f. ~+ a% g
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;% a& I% x. Y* b! S3 Z
+ P8 `( R$ ?: E2 W
0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
}4 I" | T3 a+ P/ p/ E8 m
; M+ J5 J' ?6 ?* Z0 k: e# x0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8]';
- t6 e5 B+ g& }' U% h
( x0 l- }8 I4 t* e%根据Kolmogorov定理，输入层有14个节点，所以中间层有29个节点$ f5 v3 N( Z/ H
+ H4 X$ y$ P7 J C/ S7 g
%中间层神经元的传递函数为'tansig'
% u3 O5 }9 \2 p9 V+ t! [6 v. F [1 d
4 F _$ S% C' Z& c% }) G# y/ ~%输出层有8个节点，其神经元传递函数为logsig
' @7 u: k+ A- Y/ I
, \; `2 P* v% b( k0 h- u7 H6 H) `%训练函数采用traingdx
- Q0 }' B( G# f* I/ ~
0 C& m3 c0 \* Nnet=newff(minmax(P),[29,8],{'tansig','logsig'},'traingdx');- ?/ b# _# j0 f* p8 n" w/ h" V
7 B) p0 Z* v( D' g
%训练步数为1000次" ?8 _& L' `% A% T; |1 ?6 e
2 y) u o: ` P: B
%训练目标误差为0.001
& f5 h% T2 u' t* T0 U( @5 t
]! [) p+ D+ cnet.trainParam.epochs=1000;* | r9 y5 [5 H2 N5 i+ Q6 @
0 c- p" W9 }; Z7 h8 ~7 L& h( a
net.trainParam.goal=0.001;
0 e1 |/ x8 m8 u
; H% t7 b: r8 W, G9 O+ i5 {* Lnet=train(net,P,T);; \7 P2 W, `. E+ h, o/ B# I1 l) M
) L- a1 t" p* ~+ k: o! e
Y=sim(net,P);
+ ?$ J1 h0 ~% l3 g5 n& n, i( e$ L
: ]' a& `$ b' K& z& a%求训练值在每一个点上的误差: \5 F' N/ k7 o
' O3 s5 v3 |1 t- X+ X; ~1 d' ^
for i=1:16
3 b6 ^$ g% K. {& N3 o3 K1 ?7 O: ~- Z
8 B* m8 \- W: _! N/ j x(i)=norm(Y(:,i));
9 A; ?, @* |- l- {4 I
5 o( Z9 A; [ n* ^* P% e
作者:
zeta
时间:
2010-9-9 17:09
谢谢楼主~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
作者:
camel888
时间:
2010-10-28 09:32
我也在做这个，慢慢研究研究。
作者:
dingsw
时间:
2010-11-11 09:05
刚开始学，非常需要，谢谢
作者:
qbx123
时间:
2010-12-12 18:48
我也在做这个，慢慢研究研究。
作者:
mutou1991
时间:
2010-12-14 18:49
谢谢楼主了
作者:
星空☆_畅想
时间:
2011-3-17 15:13
太不厚道了，还要扣分。哎
作者:
筱之之园
时间:
2011-3-26 13:00
分享，研究中
作者:
谁丶渲染年华
时间:
2011-3-28 13:51
作者:
ohyeszq
时间:
2011-5-5 16:39
zhengzaizhao xiexiefenxiang
作者:
studyzfr
时间:
2013-7-2 19:33
试看看~~~~~~~
作者:
追梦狮者
时间:
2013-8-29 16:31
一起研究研究啊，初级a
作者:
狼之魂汪洋
时间:
2014-8-5 09:33
不知道，，，，，，，，，，，
作者:
charles.Liao
时间:
2014-8-5 16:31
看看 顶楼主
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