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%bp1.m?
%y=1/x;??
%N=input（‘設定隱含層神經元個數:\n‘）;??
%maxecho=input（‘最大訓練回合數‘）;??
%網絡初始化??
clear?
N=3;%可以自己設定??
maxecho=1000;??
h=0.4;%學習速率??
p=1:1:100;??
t=1./p;??
inw=randn（N2）;%輸入-隱含權值矩陣單輸入并加上了偏置一列??
ins=zeros（N1）;%隱含得到的誘導矩陣??
outg=zeros（N1）;%反向傳到回至輸入的delta值??
outs=zeros（N1）;%隱含輸出的矩陣??
outw=randn（1N+1）;%隱含輸出權值矩陣（加上一個偏置）??
outv=zeros（11）;%輸出得到的誘導矩陣??
outy=zeros（11）;??
backg=zeros（11）;%反向傳至隱含層的delta值??
m=1;??
n=0;??
%開始樣本訓練??
%for?x=1:maxecho??
while（n<=maxecho）%|m>0.2）??
???m=0;??
???for?i=1:length（p）??
?????ins=inw*[p（i）;1];??
?????outs=1./（1+exp（-ins））;??
?????outv=outw*[outs;1];??
?????outy=1./（1+exp（-outv））;??
?????backg=（t（i）-outy）*（outy.*（1-outy））;??
?????outg=（outs.*（1-outs））.*（outw（:1:N）‘*backg）;??
?????outw=outw+h*backg*[outs;1]‘;??
?????inw=inw+h*outg*[p（i）1];??
?????m=m+（t（i）-outy）^2;??
???end??
???n=n+1;??
end??
%開始樣本測試??
textp=1:0.1:100;??
textt=1./textp;??
textout=zeros（1length（textp））;??
error=zeros（1length（textp））;??
for?i=1:length（textp）??
???ins=inw*[textp（i）;1];??
???outs=1./（1+exp（-ins））;??
???outv=outw*[outs;1];??
???outy=1./（1+exp（-outv））;??
???textout（i）=outy;??
???error（i）=abs（textt（i）-textout（i））;??
end??
%測試完成后觀察輸出以及誤差的變化??
k=1:0.1:100;??
plot（ktextt‘r‘ktextout‘b‘kerror‘g‘）;??
n=n-1;?
xlabel（n）;??

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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?????目錄???????????0??2018-09-17?10:18??BP神經網絡，可以處理圖像進行分類等各種處理的源碼\matlab+and+BP\
?????目錄???????????0??2018-09-17?10:22??BP神經網絡，可以處理圖像進行分類等各種處理的源碼\matlab+and+BP\matlab?and?BP\
?????文件??????????55??2018-08-27?11:33??BP神經網絡，可以處理圖像進行分類等各種處理的源碼\matlab+and+BP\matlab?and?BP\【源碼使用必讀】.url
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?????文件?????????967??2018-09-17?10:25??BP神經網絡，可以處理圖像進行分類等各種處理的源碼\matlab+and+BP\matlab?and?BP\example.m