%%?第25章?有導師學習神經網絡的回歸擬合——基于近紅外光譜的汽油辛烷值預測
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%?			該案例作者申明：		1：本人長期駐扎在此板塊里，對該案例提問，做到有問必答。	2：此案例有配套的教學視頻，視頻下載請點擊http://www.matlabsky.com/forum-91-1.html。?								3：此案例為原創案例，轉載請注明出處（《MATLAB智能算法30個案例分析》）。							4：若此案例碰巧與您的研究有關聯，我們歡迎您提意見，要求等，我們考慮后可以加在案例里。						5：以下內容為初稿，與實際發行的書籍內容略有出入，請以書籍中的內容為準。		
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%%?清空環境變量
clear?all
clc

%%?訓練集/測試集產生
load?spectra_data.mat
%?隨機產生訓練集和測試集
temp?=?randperm（size（NIR1））;
%?訓練集——50個樣本
P_train?=?NIR（temp（1:50）:）‘;
T_train?=?octane（temp（1:50）:）‘;
%?測試集——10個樣本
P_test?=?NIR（temp（51:end）:）‘;
T_test?=?octane（temp（51:end）:）‘;
N?=?size（P_test2）;

%%?BP神經網絡創建、訓練及仿真測試

%?創建網絡
net?=?newff（P_trainT_train9）;
%?設置訓練參數
net.trainParam.epochs?=?1000;
net.trainParam.goal?=?1e-3;
net.trainParam.lr?=?0.01;
%?訓練網絡
net?=?train（netP_trainT_train）;
%?仿真測試
T_sim_bp?=?sim（netP_test）;

%%?RBF神經網絡創建及仿真測試

%?創建網絡
net?=?newrbe（P_trainT_train0.3）;
%?仿真測試
T_sim_rbf?=?sim（netP_test）;

%%?性能評價

%?相對誤差error
error_bp?=?abs（T_sim_bp?-?T_test）./T_test;
error_rbf?=?abs（T_sim_rbf?-?T_test）./T_test;
%?決定系數R^2
R2_bp?=?（N?*?sum（T_sim_bp?.*?T_test）?-?sum（T_sim_bp）?*?sum（T_test））^2?/?（（N?*?sum（（T_sim_bp）.^2）?-?（sum（T_sim_bp））^2）?*?（N?*?sum（（T_test）.^2）?-?（sum（T_test））^2））;?
R2_rbf?=?（N?*?sum（T_sim_rbf?.*?T_test）?-?sum（T_sim_rbf）?*?sum（T_test））^2?/?（（N?*?sum（（T_sim_rbf）.^2）?-?（sum（T_sim_rbf））^2）?*?（N?*?sum（（T_test）.^2）?-?（sum（T_test））^2））;
%?結果對比
result_bp?=?[T_test‘?T_sim_bp‘?T_sim_rbf‘?error_bp‘?error_rbf‘]

%%?繪圖
figure
plot（1:NT_test‘b:*‘1:NT_sim_bp‘r-o‘1:NT_sim_rbf‘k-.^‘）
legend（‘真實值‘‘BP預測值‘‘RBF預測值‘）
xlabel（‘預測樣本‘）
ylabel（‘辛烷值‘）
string?=?{‘測試集辛烷值含量預測結果對比（BP?vs?RBF）‘;[‘R^2=‘?num2str（R2_bp）?‘（BP）‘?‘??R^2=‘?num2str（R2_rbf）?‘（RBF）‘]};
title（string）

%%
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%?	相關論壇：
Matlab技術論壇：www.matlabsky.com
Matlab函數百科：www.mfun.la
	
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?????文件???????3131??2010-11-30?20:39??一個程序讀懂神經網絡\main.m

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?????目錄??????????0??2011-08-23?08:28??一個程序讀懂神經網絡

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