function?mytest（）

clc;
images=[?];??
M_train=3;%表示人臉
N_train=5;%表示方向?
sample=[];??
pixel_value=[];
sample_number=0;

??for?j=1:N_train
??????for?i=1:M_train
????str=strcat（‘Images\‘num2str（i）‘_‘num2str（j）‘.bmp‘）;?%讀取圖像，連接字符串形成圖像的文件名。
????img=?imread（str）;??
????[rows?cols]=?size（img）;%獲得圖像的行和列值。
?????img_edge=edge（img‘Sobel‘）;

????
?????%由于在分割圖片中我們可以看到這個人臉的眼睛部分也就是位于分割后的第二行中，位置變化比較大，而且眼睛邊緣檢測效果很好
?????
?????sub_rows=floor（rows/6）;%最接近的最小整數(shù)分成6行
?????sub_cols=floor（cols/8）;%最接近的最小整數(shù)，分成8列
?????sample_num=M_train*N_train;%前5個是第一幅人臉的5個角度
????
?????sample_number=sample_number+1;
?????for?subblock_i=1:8?%因為這還在i，j的循環(huán)中，所以不可以用i?
???????????block_num=subblock_i;
???????????pixel_value（sample_numberblock_num）=0;??
????????????for?ii=sub_rows:（2*sub_rows）
?????????????for?jj=（subblock_i-1）*sub_cols+1:subblock_i*sub_cols
?????????????????pixel_value（sample_numberblock_num）=pixel_value（sample_numberblock_num）+img_edge（iijj）;??????????
?????????????end
????????????end?????
?????end??
??end
??end
??%將特征值轉(zhuǎn)換為小于1的值
?max_pixel_value=max（pixel_value）;
??max_pixel_value_1=max（max_pixel_value）;?
??for?i=1:3
??????mid_value=10^i;
??????if（（（max_pixel_value_1/mid_value）>1）&&（（max_pixel_value_1/mid_value）<10））
?????????multiple_num=1/mid_value;?
?????????pixel_value=pixel_value*multiple_num;?
?????????break;
??????end
??end?????
??

%?T?為目標矢量?
????t=zeros（3sample_number）;
????%因為有五類，所以至少用3個數(shù)表示，5介于2的2次方和2的3次方之間
????for?i=1:sample_number
????????%?if（（mod（i5）==1）||（mod（i5）==4）||（mod（i5）==0））
????????if（i<=3）||（（i>9）&&（i<=12））||（（i>12）&&（i<=15））
????????????t（1i）=1;
????????end????
????????%if（（mod（i5）==2）||（mod（i5）==4））?
????????if（（i>3）&&（i<=6））||（（i>9）&&（i<=12））
????????????t（2i）=1;
????????end????????
????????%if（（mod（i5）==3）||（mod（i5）==0））?
????????if（（i>6）&&（i<=9））||（（i>12）&&（i<=15））
????????????t（3i）=1;
????????end???????????
????end??
????
????
???

%?NEWFF——生成一個新的前向神經(jīng)網(wǎng)絡?
%?TRAIN——對?BP?神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練?
%?SIM——對?BP?神經(jīng)網(wǎng)絡進行仿真?

%??定義訓練樣本?
%?P?為輸入矢量?
P=pixel_value‘
%?T?為目標矢量?
T=t
size（P）
size（T）
%?size（P）
%?size（T）


%??創(chuàng)建一個新的前向神經(jīng)網(wǎng)絡??
net_1=newff（minmax（P）[103]{‘tansig‘‘purelin‘}‘traingdm‘）

%??當前輸入層權(quán)值和閾值?
inputWeights=net_1.IW{11}?
inputbias=net_1.b{1}?
%??當前網(wǎng)絡層權(quán)值和閾值?
layerWeights=net_1.LW{21}?
layerbias=net_1.b{2}?

%??設置訓練參數(shù)
net_1.trainParam.show?=?50;?
net_1.trainParam.lr?=?0.05;?
net_1.trainParam.mc?=?0.9;?
net_1.trainParam.epochs?=?10000;?
net_1.trainParam.goal?=?1e-3;?

%??調(diào)用?TRAINGDM?算法訓練?BP?網(wǎng)絡
[net_1tr]=train（net_1PT）;?

%??對?BP?網(wǎng)絡進行仿真
A?=?sim（net_1P）;?
%??計算仿真誤差??
E?=?T?-?A;?
MSE=mse（E）?

x=[0.14?0?1?1?0?1?1?1.2]‘;
sim（net_1x）

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

?????文件?????177478??2008-06-12?20:11??Images\10_1.bmp

?????文件?????177478??2008-06-12?18:14??Images\10_2.bmp

?????文件?????177478??2008-06-12?17:20??Images\10_3.bmp

?????文件?????177478??2008-06-12?18:17??Images\10_4.bmp

?????文件?????177478??2008-06-12?19:35??Images\10_5.bmp

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?????文件?????177478??2008-06-12?18:14??Images\1_2.bmp

?????文件?????177478??2008-06-12?17:20??Images\1_3.bmp

?????文件?????177478??2008-06-12?18:18??Images\1_4.bmp

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?????文件?????177478??2008-06-12?20:11??Images\2_1.bmp

?????文件?????177478??2008-06-12?18:14??Images\2_2.bmp

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?????文件?????177478??2008-06-12?18:18??Images\3_4.bmp

?????文件?????177478??2008-06-12?19:35??Images\3_5.bmp

?????文件?????177478??2008-06-12?20:12??Images\4_1.bmp

?????文件?????177478??2008-06-12?18:15??Images\4_2.bmp

?????文件?????177478??2008-06-12?17:20??Images\4_3.bmp

?????文件?????177478??2008-06-12?18:19??Images\4_4.bmp

?????文件?????177478??2008-06-12?19:36??Images\4_5.bmp

?????文件?????177478??2008-06-12?20:13??Images\5_1.bmp

?????文件?????177478??2008-06-12?18:15??Images\5_2.bmp

?????文件?????177478??2008-06-12?17:21??Images\5_3.bmp

?????文件?????177478??2008-06-12?18:19??Images\5_4.bmp

?????文件?????177478??2008-06-12?19:36??Images\5_5.bmp

............此處省略25個文件信息