91av视频/亚洲h视频/操亚洲美女/外国一级黄色毛片 - 国产三级三级三级三级

  • 大小: 0.15M
    文件類型: .rar
    金幣: 1
    下載: 0 次
    發布日期: 2021-04-19
  • 語言: Matlab
  • 標簽: BP??報告??

資源簡介

自己編寫的BP神經網絡的算法matlab代碼,成功實現BP神經網絡分類功能,有實驗報告和matlab代碼 , 直接運行即可。

資源截圖

代碼片段和文件信息

%初始化兩層BP算法的學習期(訓練加權系數WkiWij)
lr=0.05;???%lr為學習速率
err_goal=0.001;?%err_goal為期望誤差最小值
max_epoch=1000;?%訓練的最大次數
Pn=[3?6?6.142?3?2.5?4.5?1.8?5.5?2.5?2.7?2?2.9?5?0.7?2?3?0.5?4?1?1.9?160?260?62.328?200?700?1500?1500?2000?1200?2200?10?4?5?14?3?3?4?5?2?1?1?1?8?2?1?1?3?1?2?5?60?57?65?72?70?80?75?75?40?51?62?58?40?45?65?68?71?63?69?60];??%給定輸入
Tn=[1?4?2?6?1?4?0?0?0?1?19?45?24?57?9?50?1?14?0?12?17?53?32?102?15?63?13?16?11?32?4?20?3?14?13?35?8?6?9?5];?%給定輸出
%歸一化處理?
Pm=0.8*(Pn?-?min(Pn))/(max(Pn)?-?min(Pn))+0.1;
Tm=0.8*(Tn?-?min(Tn))/(max(Tn)?-?min(Tn))+0.1;
P=[Pm(1:10);Pm(11:20);Pm(21:30);Pm(31:40);Pm(41:50);Pm(51:60);Pm(61:70)];?
T=[Tm(1:10);Tm(11:20);Tm(21:30);Tm(31:40)];
%提供10組7個神經元輸入和4個神經元輸出的訓練集和目標值
%初始化WkiWij(M為輸入節點j的數量,q為隱含層節點i的數量(最終確定隱層神經元個數為15),L為輸出節點的數量,N為樣本點的組數)
[MN]=size(P);q=15;[LN]=size(T);???
Wij=rand(qM);????????%隨機給定輸入層與隱含層間的權值
Wki=rand(Lq);??????%隨機給定隱含層與輸出層間的權值
b1=zeros(q1);b2=zeros(L1);?????%隨機給定隱含層、輸出層的閾值
for?epoch=1:max_epoch
Oi=tansig(Wij*Pb1);????????%計算網絡隱含層的各神經元輸出
Ok=logsig(Wki*Oib2);??????%計算網絡輸出層的各神經元輸出
E=T-Ok;?????????????????????%計算網絡誤差
deltak=deltalin(OkE);????????????%計算網絡輸出層的delta
deltai=deltatan(OideltakWki);???????%計算網絡隱含層的delta
[dWkidb2]=learnbp(Oideltaklr);????%調整輸出層加權系數
Wki=Wki+dWki;b2=b2+db2;
[dWijdb1]=learnbp(Pdeltailr);?????%調整隱含層加權系數
Wij=Wij+dWij;b1=b1+db1;?
%計算網絡權值修正后的誤差平方和
SSE=sumsqr(T-logsig(Wki*tansig(Wij*Pb1)b2));
if(SSEend
%BP算法的測試工作期(根據訓練好的WkiWij和給定的輸入計算輸出)
P1n=[2.1?0.9?2200?11?8?60?73];????????%給定測試輸入
Pn1=0.8*(P1n?-?min(P1n))/(max(P1n)?-?min(P1n))+0.1;??%歸一化
P1=[Pn1(1);Pn1(2);Pn1(3);Pn1(4);Pn1(5);Pn1(6);Pn1(7)];
Oi=tansig(Wij*P1b1);??????%計算網絡隱含層的各神經元輸出
Ok=logsig(Wki*Oib2);?????%計算網絡輸出層的各神經元輸出
Ok???????????????????????%顯示網絡輸出層的實際輸出?
Y=[0.2901??0.8726??0.1400??0.4061]?%測試樣本值的實際輸出
plot(1:4Ok‘r‘1:4Y‘b‘)
title(‘測試樣本的實際輸出和期望輸出對照圖‘)
xlabel(‘測試樣本點‘)
ylabel(‘對應輸出值(紅色為實際輸出,藍色為預測輸出)‘)




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

?????文件?????133632??2011-10-25?14:13??林雨辰-BP神經網絡實驗報告.doc

?????文件???????2323??2011-10-25?13:45??BP.m

?????文件????1030144??2011-10-11?14:27??第二章?BP網絡設計與應用-例子.doc

-----------?---------??----------?-----??----

??????????????1166099????????????????????3


評論

共有 條評論

相關資源