bp网络训练演示

落日映苍穹つ 2022-05-16 10:26 157阅读 0赞

bp网络训练演示

%bp网络训练演示 %初始值 P=-1:0.1:1; %目标值 T=\[0:0.314:6.28\]; T=sin(T); %%创建两层前向回馈网络 net=newcf(minmax(P),\[5,1\],\{'tansig','purelin'\},'traingd'); % 初始化网络 net = initnw(net,1); % initnw is a layer initialization function % that initializes a layer's weights and biases % according to the Nguyen-Widrow initialization algorithm. % This algorithm chooses values in order to distribute % the active region of each neuron in the layer approximately evenly across the layer's input space. % initnw(net,i) takes two arguments, % net -- Neural network % i -- Index of a layer % and returns the network with layer i's weights and biases updated. w0 = net.iw\{1,1\}; b0 = net.b\{1\}; w1 = net.lw\{2,1\}; b1 = net.b\{2\}; %仿真，模拟结果 y=sim(net,P); %初始值，目标值 plot(P,T,'ro') hold on %画出初始目标值 plot(P,y) hold off %初始化训练参数 net.trainParam.epochs=7000; net.trainParam.goal=9.5238e-004; net.iw\{1,1\}=w0\*0.5; net.b\{1\}=b0\*0.5; net.trainParam.lr = 0.15; %训练网络 \[net tr\]=train(net,P,T); %计算结果 Y=sim(net,P); %画出最后的训练结果 figure(2) plot(P,T,'ro') hold on plot(P,Y) hold off

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