神经网络MATLAB实现

ppbear321

%获得网络的输入样本P和目标样本T
P=[1 0.6 0.1 0 0 0 0   1 0.5 0 0 0 0 0;
1 0.6 0.1 0 0 0 0   0 0.5 1 0.4 0 0 0;
1 0.6 0.1 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;
1 0.6 0.1 0 0 0 0   0 0 0 0 0 0 0.8;
0 0.6 0.6 0 0 0 0   1 0.5 0 0 0 0 0;
0 0.6 0.6 0 0 0 0   0 0.5 1 0.4 0 0 0;
0 0.6 0.6 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;
0 0.6 0.6 0 0 0 0   0 0 0 0 0 0 0.8;
0 0 0.6 1 0 0 0    1 0.5 0 0 0 0 0;
0 0 0.6 1 0 0 0    0 0.5 1 0.4 0 0 0;
0 0 0.6 1 0 0 0    0 0 0 0.4 1 0.6 0;
0 0 0.6 1 0 0 0    0 0 0 0 0 0 0.8;
0 0 0 0 1 0.6 0    1 0.5 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 1 0.6 0    0 0.5 1 0.4 0 0 0;
0 0 0 0 1 0.6 0    0 0 0 0.4 1 0.6 0;
0 0 0 0 1 0.6 0    0 0 0 0 0 0 0.8]';
T=[1 0.5 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
0.4 0.8 1 0.8 0.4 0.2 0 0;
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8]';
%根据Kolmogorov定理，输入层有14个节点，所以中间层有29个节点
%中间层神经元的传递函数为'tansig'
%输出层有8个节点，其神经元传递函数为logsig
%训练函数采用traingdx
net=newff(minmax(P),[29,8],{'tansig','logsig'},'traingdx');
%训练步数为1000次
%训练目标误差为0.001
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.001;
net=train(net,P,T);
Y=sim(net,P);
%求训练值在每一个点上的误差
for i=1:16
    x(i)=norm(Y(:,i));
end
plot(1:16,x);

baofuguang

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zengtao880724

好东西哦，谢谢，继续～

civilstar

好东东，谢谢楼主，嘿嘿。。。。

xuchangshou0604

好东东，谢谢楼主，嘿嘿。。。。

347196468

谢谢啊，挺好的