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    文件類型: .zip
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    發(fā)布日期: 2021-05-12
  • 語言: 其他
  • 標簽: GA、BP??

資源簡介

用遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化,達到了減少BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法前期盲目搜索的過程,使得算法更有目的性,最后達到的效果要比單獨的BP算法要好

資源截圖

代碼片段和文件信息

function?err=Bpfun(xPThiddennumP_testT_test)
%%?訓(xùn)練&測試BP網(wǎng)絡(luò)
%%?輸入
%?x:一個個體的初始權(quán)值和閾值
%?P:訓(xùn)練樣本輸入
%?T:訓(xùn)練樣本輸出
%?hiddennum:隱含層神經(jīng)元數(shù)
%?P_test:測試樣本輸入
%?T_test:測試樣本期望輸出
%%?輸出
%?err:預(yù)測樣本的預(yù)測誤差的范數(shù)

inputnum=size(P1);???????%?輸入層神經(jīng)元個數(shù)
outputnum=size(T1);??????%?輸出層神經(jīng)元個數(shù)
%%?新建BP網(wǎng)絡(luò)
net=newff(minmax(P)[hiddennumoutputnum]{‘tansig‘‘logsig‘}‘trainlm‘);
%%?設(shè)置網(wǎng)絡(luò)參數(shù):訓(xùn)練次數(shù)為1000,訓(xùn)練目標為0.01,學(xué)習(xí)速率為0.1
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.01;
net.trainParam.lr?=?0.1;
net.trainParam.show=NaN;
%?net.trainParam.showwindow=false;??%高版MATLAB使用?不顯示圖形框
%%?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值
w1num=inputnum*hiddennum;?%?輸入層到隱層的權(quán)值個數(shù)
w2num=outputnum*hiddennum;%?隱含層到輸出層的權(quán)值個數(shù)
w1=x(1:w1num);???%初始輸入層到隱含層的權(quán)值
B1=x(w1num+1:w1num+hiddennum);??%隱層神經(jīng)元閾值
w2=x(w1num+hiddennum+1:w1num+hiddennum+w2num);?%初始隱層到輸出層的權(quán)值
B2=x(w1num+hiddennum+w2num+1:w1num+hiddennum+w2num+outputnum);?%輸出層閾值
net.iw{11}=reshape(w1hiddennuminputnum);
net.lw{21}=reshape(w2outputnumhiddennum);
net.b{1}=reshape(B1hiddennum1);
net.b{2}=reshape(B2outputnum1);
%%?訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)
net=train(netPT);
%%?測試網(wǎng)絡(luò)
Y=sim(netP_test);
err=norm(Y-T_test);

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2018-01-02?21:38??chapter3\
?????目錄???????????0??2018-01-02?21:38??chapter3\R2009a\
?????文件????????1317??2015-06-30?11:33??chapter3\R2009a\Bpfun.m
?????文件????????2280??2015-06-29?15:38??chapter3\R2009a\GABPMain.m
?????文件?????????404??2010-11-14?00:49??chapter3\R2009a\Objfun.m
?????文件????????1792??2015-06-30?11:34??chapter3\R2009a\callbackfun.m
?????文件????????1605??2015-06-14?11:09??chapter3\R2009a\data.mat
?????目錄???????????0??2018-01-02?21:38??chapter3\R2014a\
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