%清空工作空間變量和命令窗口內容，以防干擾
clear;
clc;

%從Excel文件中讀取訓練集數據和測試集數據
%將原始數據按照規定格式輸入到data_ann.xls中
%將數據文件data_ann.xls存放到MATLAB的當前工作目錄下

disp（‘請在彈出的Excel文件data_ann.xls中，選擇訓練集的輸入數據‘）;
%p存放訓練集的輸入數據
p=xlsread（‘data_ann.xls‘-1）;
disp（‘請在彈出的Excel文件data_ann.xls中，選擇訓練集的目標數據‘）;
%t存放訓練集的目標數據
t=xlsread（‘data_ann.xls‘-1）;

disp（‘請在彈出的Excel文件data_ann.xls中，選擇測試集的輸入數據‘）;
%ptest存放測試集的輸入數據
ptest=xlsread（‘data_ann.xls‘-1）;
disp（‘請在彈出的Excel文件data_ann.xls中，選擇測試集的目標數據‘）;
%ttest存放測試集的目標數據
ttest=xlsread（‘data_ann.xls‘-1）;


%計算訓練集的樣本個數和輸入元素個數
%Q存放樣本個數
%R存放輸入元素個數
[QR]=size（p）;


%隱含層神經元個數
H=10;

%?創建一個新的前向神經網絡
net=newff（minmax（p‘）[H1]{‘tansig‘‘purelin‘}‘trainlm‘）;
%?初始化輸入層權值和偏置值
net.IW{11}=0.1*rand（HR）;
inputWeights=net.IW{11};
net.b{1}=0.1*rand（H1）;
inputbias=net.b{1};
%?初始化網絡層權值和偏置值
net.LW{21}=0.1*rand（1H）;
layerWeights=net.LW{21};
net.b{2}=0.1*rand（1）;
layerbias=net.b{2};


%?設置網絡訓練參數
%設置顯示間隔
net.trainParam.show=50;??
%設置學習速率
net.trainParam.lr=0.05;
%設置動量項
net.trainParam.mc=0.25;
%設置訓練次數
net.trainParam.epochs=5000;
%設置訓練目標值
net.trainParam.goal=1e-5;

%?訓練BP網絡
[nettr]=train（netp‘t‘）;
%仿真計算測試集的輸出
output=sim（netptest‘）;
%將計算結果輸出到Excel文件output_ann.xls中


%繪制仿真結果圖
figure（1）;
plot（output‘ok‘）;

%保持圖形不被后續圖形繪制操作刷新
hold?on;

%繪制閾值上下限
x=linspace（16）;
y1=0.51;
y2=0.65;
plot（xy1‘-k‘xy2‘-k‘）;

%標注圖形有關信息
xlabel（‘企業編號‘）;
ylabel（‘綜合評價值‘）;
title（‘計算結果示意‘）;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件????????177??2009-12-09?21:49??綜合評價方法MATLAB實現matlab文件何逢標\matlab文件\a.mat

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?????文件????????269??2009-12-10?10:26??綜合評價方法MATLAB實現matlab文件何逢標\matlab文件\article_exercise2.m

?????文件????????404??2009-12-10?20:09??綜合評價方法MATLAB實現matlab文件何逢標\matlab文件\article_exercise3.asv

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?????文件??????17920??2010-08-28?19:52??綜合評價方法MATLAB實現matlab文件何逢標\matlab文件\data_entropy-bak2.xls

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?????文件??????16384??2010-08-17?16:02??綜合評價方法MATLAB實現matlab文件何逢標\matlab文件\data_TOPSIS.xls

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............此處省略65個文件信息