%%??學習目標：BP神經網絡
%%??函數逼近??數據壓縮???模式識別
%%??考慮要素：網絡層數??輸入層的節點數??輸出層的節點數??隱含層的節點數
%%??傳輸函數??訓練方法
%%??對信號曲線進行擬合
clear?all;
clear?all;
P=-1:0.04:1;
T=sin（2*pi*P）+0.1*randn（size（P））;
net=newff（PT18{}‘trainbr‘）;????%%???隱含層神經元個數是18
net.trainParam.show=10;
net.trainParam.epochs=100;?????????%%??訓練100次
net=train（netPT）;
Y=sim（netP）;
figure;
plot（PT‘-‘PY‘+‘）;
legend（‘原始信號‘‘網絡輸出信號‘）;
set（gcf‘position‘[2020500400]）;
%%???QQ：1960009019
%%???微信：13299109228
%%??微信公眾號：大仙一品堂

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件?????????605??2019-10-13?13:38??4?BP神經網絡信號擬合程序\bpshenjingwangluo.m
?????目錄???????????0??2018-03-21?12:10??4?BP神經網絡信號擬合程序\