BP网络MATLAB仿真.pptVIP

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; [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(按任一键继续) pause 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：S1×R矩阵,输入层的权值矩阵 W2：S2×S1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=B1*ones(1,21); b1=B1*ones(1,21); 把列向量B1的每一行扩展成1×21向量，数值重复， b2=B2*ones(1,21); a2=W2*tansig(W1*P2+b1)+b2; A2=purelin(a2); 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); %训练网络 Y=sim(net,P) ; %计算结果 plot(P,Y,r-) hold plot(P,T,r+); hold off 仿真完成 * 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+); [R,Q]=size(P); S1=5; [S2,Q]=size(T); [W1,B1]=rands(S1,R); b1=[];b2=[];空矩阵 tansig is a transfer function. Transfer functions calculate a layers output from its net input. 计算网络输出 purelin Linear transfer function 网络初始输入输出关系 *