bp神经网络原理简介及matlab程序

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rqw rwrq wr wqr qwrwqr wrw qrwqrwqrwqrwqr

nicefall

顶个先。谢谢楼主！

347196468

%获得网络的输入样本P和目标样本T8 ~& w) C( K; Q/ g) e2 A' }
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
) z9 H7 Z" \  }4 V$ v2 u1 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
0 C. K! f3 i/ t8 t( w% f$ \1 0.6 0.1 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;
) 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
3 {+ X0 G/ B/ y  P4 P0 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
' L0 \3 S2 j7 V' d( b0 I0 0.6 0.6 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;
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;
7 V3 A" G, L5 d& W$ r+ s/ }$ }2 u' J' O& Y0 0 0.6 1 0 0 0    0 0.5 1 0.4 0 0 0;
# 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
0 0 0.6 1 0 0 0    0 0 0 0 0 0 0.8;
- _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
4 _# _7 x/ D5 Y" B9 i( q' Q0 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* s) o( L  j1 `3 C" b$ Y, \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
0 0 0 0 1 0.6 0    0 0 0 0 0 0 0.8]';/ Q' c' j* D1 Y9 w. a5 [
: c' K- m0 c! C! S% Y& Y" TT=[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;
4 X, b( \8 E9 o4 J' 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
" W& B, h' x$ Q+ K5 G0 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;
  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
: V6 ^  o2 \2 z0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
9 ~% {& l0 X. C) a8 J+ Z, ~8 {1 q3 Y! `( g0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
4 h# y) ]0 |% Q" a1 X2 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
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
4 m6 e3 Y* J! u( n. u3 U0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
* s; a$ y# m! Z6 M4 x5 X; T. 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
' ]& e9 `) ?# j6 Y' ^" f4 f0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;, Q& Q; h+ \' @+ D9 W, _6 t
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;% a& I% x. Y* b! S3 Z
0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
; M+ J5 J' ?6 ?* Z0 k: e# x0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8]';
5 Q) }# w2 J- }! Z$ ^8 {( 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
- [8 x7 M( {: |, P/ A- f) s. w%中间层神经元的传递函数为'tansig'
' g! D. h3 u: r; M0 N3 z/ s& t& D( L4 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
0 C& m3 c0 \* Nnet=newff(minmax(P),[29,8],{'tansig','logsig'},'traingdx');- ?/ b# _# j0 f* p8 n" w/ h" V
%训练步数为1000次" ?8 _& L' `% A% T; |1 ?6 e
' |- L% l6 H$ T8 t1 S%训练目标误差为0.001
4 F" |- ~$ Q9 c  U1 d1 k( m) w  ]! [) p+ D+ cnet.trainParam.epochs=1000;* |  r9 y5 [5 H2 N5 i+ Q6 @
+ R, @9 g$ V+ r1 c6 Z3 nnet.trainParam.goal=0.001;
+ w; r5 P% \5 I7 x" J3 I+ q" Z8 W& x; H% t7 b: r8 W, G9 O+ i5 {* Lnet=train(net,P,T);; \7 P2 W, `. E+ h, o/ B# I1 l) M
9 Z# f9 d* `2 o$ wY=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
" X% O* }& ]1 Z$ V4 y4 J. i  u  `for i=1:16
8 B* m8 \- W: _! N/ j    x(i)=norm(Y(:,i));
9 w8 G+ B; @3 d6 R; m! d5 I5 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