神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于bp網(wǎng)絡(luò)的多層感知器實驗報告-文庫吧資料
2025-06-28 18:30本頁面
【正文】 eros(1,j)。%期望 end。 d=zeros(1,101)。 ERRO=[]。 zhaosheng=*randn(1,101)。 err=zeros(1,101)。%動量系數(shù) w=rand(1,j)。)。%隱層節(jié)點數(shù) n=input(39。請輸入隱層節(jié)點數(shù) j = 39。 x=[4::4]。end運行結(jié)果如下：表格2. 批處理BP算法平均最小誤差學(xué)習(xí)率結(jié)點數(shù)5810123. 對批處理訓(xùn)練BP算法增加動量項調(diào)整參數(shù)如上，記錄結(jié)果，并與沒有帶動量項的批處理訓(xùn)練BP算法的結(jié)果相比較程序如下：function jdlx %加動量項 close all。 plot(x,d)。 plot(ERRO)。)。 disp(39。b39。 hold on。r39。 pjwc=1/5*azc figure(1)。平均誤差:39。 acs=acs+q。 end。 if ErmeEmin break。 Erme=sqrt(Erme/101)。 v(1,m)=v(1,m)+n*Erro*w(1,m)*y(1,m)*(1y(1,m))*x(1,p)。 for m=1:j。 end。 Erro=Erro+erro(t)。 end。 erro=[erro,wucha]。%噪聲 wucha=d(1,p)o(1,p)。 o(1,p)=w*y39。 y(1,i)=1/(1+exp(netj(1,i)))。 Erme=0。 acs=0。 q=1。 y=zeros(1,j)。 netj=zeros(1,j)。%期望 end。 d=zeros(1,101)。 ERRO=[]。 zhaosheng=*randn(1,101)。 err=zeros(1,101)。%動量系數(shù) w=rand(1,j)。)。%隱層節(jié)點數(shù) n=input(39。請輸入隱層節(jié)點數(shù) j = 39。 x=[4::4]。程序如下：function pcl %批處理 close all。end運行結(jié)果如下：表格1. 單樣本BP算法平均最小誤差學(xué)習(xí)率結(jié)點數(shù)81012152. 實現(xiàn)解決該問題的批處理訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)，調(diào)整參數(shù)如上。)。 plot(x(:,2),d,39。 plot(ERRO)。)。 disp(39。b39。 hold on。r39。 pinjunwucha=1/5*azc figure(1)。最終誤差:39。 acs=acs+q。
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