bp神经网络原理简介及matlab程序

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nicefall

顶个先。谢谢楼主！
! h0 Y1 D1 P$ ?" ]

347196468

%获得网络的输入样本P和目标样本T8 ~& w) C( K; Q/ g) e2 A' }
3 e* f( B$ M8 [  ]" i% xP=[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
% z  l$ e* }7 N9 a4 r# n; l" ?# t' q9 p1 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
5 |( g: z( h3 v+ q) E1 0.6 0.1 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;
; m, L4 f, W8 V1 G$ v) 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
0 0.6 0.6 0 0 0 0   1 0.5 0 0 0 0 0;; G6 ?) Q# P: @. f4 i& c
5 K6 {) J- p$ @9 z: v0 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
/ W( Y* R0 h7 n; F/ E# C0 0.6 0.6 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;
7 b$ p. j* a# {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
0 0 0.6 1 0 0 0    1 0.5 0 0 0 0 0;
9 M/ T% z/ J, h& S6 I+ s/ }$ }2 u' J' O& Y0 0 0.6 1 0 0 0    0 0.5 1 0.4 0 0 0;
9 O' o! m3 n, }3 `2 g3 H1 a  ^# 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
5 X; k. J6 y3 H: U9 g8 n0 Z0 0 0.6 1 0 0 0    0 0 0 0 0 0 0.8;
# e: `- O6 D6 C: i) v) G- _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
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
; e# V6 L& V& U4 @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
3 A" c: z/ v* }% S0 J0 0 0 0 1 0.6 0    0 0 0 0 0 0 0.8]';/ Q' c' j* D1 Y9 w. a5 [
T=[1 0.5 0 0 0 0 0 0;+ F, _7 y% q  B" Z
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
' 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
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
% D6 e/ B1 ^( h6 V) |0.4 0.8 1 0.8 0.4 0.2 0 0;
. f0 v% r3 _6 F/ i  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
! S' q% J) @, o+ @0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
) a8 J+ Z, ~8 {1 q3 Y! `( g0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
' f# i& U" B' p  Z6 c* ?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
$ g0 n2 T0 l1 m+ E, k0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
, @( M1 C1 [! ^) I  N4 m6 e3 Y* J! u( n. u3 U0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
+ \2 {+ l' n* p. 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
2 V2 O9 E' d$ n& }0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;, Q& Q; h+ \' @+ D9 W, _6 t
1 j8 V# X* k$ A' B* A0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;% a& I% x. Y* b! S3 Z
; T' {( h% ^9 n# R5 D0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
4 f+ n! X9 D2 e: {# f4 ]; M+ J5 J' ?6 ?* Z0 k: e# x0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8]';
' `# E# [8 A3 K* g( g; o( 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
%中间层神经元的传递函数为'tansig'
1 D/ T+ H5 I: Q6 Y0 Q: E; c4 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
, \; `2 P* v% b( k0 h- u7 H6 H) `%训练函数采用traingdx
9 m- s9 }  F& W% X0 C& m3 c0 \* Nnet=newff(minmax(P),[29,8],{'tansig','logsig'},'traingdx');- ?/ b# _# j0 f* p8 n" w/ h" V
% K# C! B" u2 x" o( _, t%训练步数为1000次" ?8 _& L' `% A% T; |1 ?6 e
8 v, F! V  `3 N  n%训练目标误差为0.001
& k1 y; j: j1 k4 O  ]! [) p+ D+ cnet.trainParam.epochs=1000;* |  r9 y5 [5 H2 N5 i+ Q6 @
net.trainParam.goal=0.001;
; H% t7 b: r8 W, G9 O+ i5 {* Lnet=train(net,P,T);; \7 P2 W, `. E+ h, o/ B# I1 l) M
+ K2 a0 H1 h( f# N8 I, M' w; YY=sim(net,P);
: ]' a& `$ b' K& z& a%求训练值在每一个点上的误差: \5 F' N/ k7 o
for i=1:16
8 B* m8 \- W: _! N/ j    x(i)=norm(Y(:,i));
: W. h0 A+ n. [; |8 F: q6 a: N+ f% ]5 o( Z9 A; [  n* ^* P% e

zeta

谢谢楼主~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

camel888

  我也在做这个，慢慢研究研究。

dingsw

刚开始学，非常需要，谢谢

qbx123

我也在做这个，慢慢研究研究。

mutou1991

谢谢楼主了

星空☆_畅想

太不厚道了，还要扣分。哎

筱之之园

分享，研究中