bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)matlab實(shí)例簡單而經(jīng)典資料(編輯修改稿)
2025-07-26 08:32 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 b、trainbfg、trainoss因?yàn)槎吻髮?dǎo)對(duì)權(quán)值調(diào)整的影響參數(shù)（）trainscgHessian矩陣不確定性調(diào)節(jié)參數(shù)（）trainscg控制計(jì)算機(jī)內(nèi)存/速度的參量，內(nèi)存較大設(shè)為1，否則設(shè)為2（缺省為1）trainlm的初始值（）trainlm的減小率（）trainlm的增長率（缺省為10）trainlm的最大值（缺省為1e10）trainlmBP網(wǎng)絡(luò)舉例舉例%traingdclear。clc。P=[1 1 2 2 4。0 5 0 5 7]。T=[1 1 1 1 1]。%利用minmax函數(shù)求輸入樣本范圍net = newff(minmax(P),T,[5,1],{39。tansig39。,39。purelin39。},39。trainrp39。)。=50。%=。=300。=1e5。[net,tr]=train(net,P,T)。{1,1}%隱層權(quán)值{1}%隱層閾值{2,1}%輸出層權(quán)值{2}%輸出層閾值sim(net,P)舉例利用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來完成非線性函數(shù)的逼近任務(wù)，其中隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為五個(gè)。樣本數(shù)據(jù)：輸入X輸出D輸入X輸出D輸入X輸出D0解：看到期望輸出的范圍是，所以利用雙極性Sigmoid函數(shù)作為轉(zhuǎn)移函數(shù)。程序如下：clear。clc。X=1::1。D=[ ... ... ]。figure。plot(X,D,39。*39。)。 %繪制原始數(shù)據(jù)分布圖（附錄：11）net = newff([1 1],[5 1],{39。tansig39。,39。tansig39。})。 = 1000。 %訓(xùn)練的最大次數(shù) = 。 %全局最小誤差net = train(net,X,D)。 O = sim(net,X)。 figure。 plot(X,D,39。*39。,X,O)。 %繪制訓(xùn)練后得到的結(jié)果和誤差曲線（附錄：113）V = {1,1}。%輸入層到中間層權(quán)值theta1 = {1}。%中間層各神經(jīng)元閾
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