bp_神經網絡的設計實例(matlab編程)_第1頁
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文檔簡介

1、BP神經網絡的設計實例神經網絡的設計實例(MATLAB編程編程)例1采用動量梯度下降算法訓練BP網絡。訓練樣本定義如下：輸入矢量為p=[12311153]目標矢量為t=[1111]解：本例的MATLAB程序如下：closeallclearechoonclc%NEWFF——生成一個新的前向神經網絡%TRAIN——對BP神經網絡進行訓練%SIM——對BP神經網絡進行仿真pause%敲任意鍵開始clc%定義訓練樣本%P為輸入矢量P=[1231

2、1153]%T為目標矢量T=[1111]pauseclc%創(chuàng)建一個新的前向神經網絡=newff(minmax(P)[31]tansigpurelintraingdm)%當前輸入層權值和閾值inputWeights=.IW11inputbias=.b1%當前網絡層權值和閾值layerWeights=.LW21layerbias=.b2pauseclc%設置訓練參數.trainParam.show=50.trainParam.lr=0.05

3、.trainParam.mc=0.9.trainParam.epochs=1000.trainParam.goal=1e3pauseclc%調用TRAINGDM算法訓練BP網絡[tr]=train(PT)pause=newff(minmax(P)[201]tansigpurelin)pauseclcechooffclcdisp(1.LM優(yōu)化算法TRAINLM)disp(2.貝葉斯正則化算法TRAINBR)choice=input(請選擇

4、訓練算法(12):)figure(gcf)if(choice==1)echoonclc%采用LM優(yōu)化算法TRAINLM.trainFcn=trainlmpauseclc%設置訓練參數.trainParam.epochs=500.trainParam.goal=1e6=init()%重新初始化pauseclcelseif(choice==2)echoonclc%采用貝葉斯正則化算法TRAINBR.trainFcn=trainbrpause

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