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  • matlab变形的BP神经网络实例,代码简单易懂,不用积分。方便下载。我花了几天时间写的,注释详细。
  • BP神经网络matlab实例(简单而经典).
  • bp神经网络matlab实例

    2021-04-22 12:00:06
    bp神经网络matlab实例 采用 Matlab 工具箱函数建立神经网络,对一些基本的神经网络参数进行了说明,深入了解参考 Matlab 帮助文档。实例一% 例 1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 % 训练样本定义如下: % 输入...

    41528d3028836879cd698677c3999917.gifbp神经网络matlab实例

    采用 Matlab 工具箱函数建立神经网络,对一些基本的神经网络参数进行了说明,深入了解参考 Matlab 帮助文档。实例一% 例 1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 % 训练样本定义如下: % 输入矢量为 % p =[-1 -2 3 1; -1 1 5 -3] % 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] close all clear clc % ---------------------------------------------------------------% NEWFF——生成一个新的前向神经网络,函数格式:% net = newff(PR,[S1 S2.SNl],{TF1 TF2.TFNl},BTF,BLF,PF) ,% PR -- R x 2 matrix of min and max values for R elements% (对于 R 维输入,PR 是一个 R x 2 的矩阵,每一行是相应输入的边界值)% Si -- 第 i 层的维数% TFi -- 第 i 层的传递函数, default = tansig % BTF -- 反向传播网络的训练函数, default = traingdx % BLF -- 反向传播网络的权值/阈值学习函数, default = learngdm % PF -- 性能函数, default = mse % ---------------------------------------------------------------% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练,函数格式:% [net,tr,Y]=train(NET,P,T,Pi,Ai,VV,TV),输入参数:% net -- 所建立的网络% P -- 网络的输入% T -- 网络的目标值, default = zeros% Pi -- 初始输入延迟, default = zeros% Ai -- 初始网络层延迟, default = zeros% VV -- 验证向量的结构, default = []% TV -- 测试向量的结构, default = []% 返回值:% net -- 训练之后的网络% TR -- 训练记录(训练次数及每次训练的误差)% Y -- 网络输出% E -- 网络误差% Pf -- 最终输入延迟% Af -- 最终网络层延迟% ---------------------------------------------------------------% SIM——对 BP 神经网络进行仿真,函数格式:% [Y,Pf,Af,E,perf] = sim(net,P,PiAi,T)% 参数与前同。% ---------------------------------------------------------------% % 定义训练样本 % P 为输入矢量 echo onP=[-1, -2, 3, 1;-1, 1, 5, -3]; % T 为目标矢量 T=[-1, -1, 1, 1]; % 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P),[3,1],{ tansig , purelin }, traingdm ) % ---------------------------------------------------------------% 训练函数:traingdm,功能:以动量 BP 算法修正神经网络的权值和阈值。% 它的相关特性包括:% epochs:训练的次数,默认:100% goal:误差性能目标值,默认:0% lr:学习率,默认:0.01% max_fail:确认样本进行仿真时,最大的失败次数,默认:5% mc:动量因子,默认:0.9% min_grad:最小梯度值,默认:1e-10% show:显示的间隔次数,默认:25% time:训练的最长时间,默认:inf% ---------------------------------------------------------------% 当前输入层权值和阈值 Weights=net.IW{1,1} bias=net.b{1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net.LW{2,1} layerbias=net.b{2} % 设置网络的训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3; % 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络 [net,tr]=train(net,P,T); % 对 BP 网络进行仿真 A = sim(net,P) % 计算仿真误差 E = T - A MSE=mse(E) echo offfigure;plot((1:4),T, -* ,(1:4),A, -o )实例 2% 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中,我们采用两种训练方法,即 L-M 优化算法%(trainlm)和贝叶斯正则化算法(trainbr),% 用以训练 BP 网络,使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。其中,样本数据可以采用如下% MATLAB 语句生成: % 输入矢量:P = [-1:0.05:1]; % 目标矢量:randn(’seed’,78341223); % T = sin(2*pi*P)+0.1*randn(size(P)); % MATLAB 程序如下: close all clear all clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 % 定义训练样本矢量 % P 为输入矢量 P = [-1:0.05:1]; % T 为目标矢量 randn( seed ,78341223); T = sin(2*pi*P)+0.1*randn(size(P)); % 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P),[20,1],{ tansig , purelin }); disp( 1. L-M 优化算法 TRAINLM ); disp( 2. 贝叶斯正则化算法 TRAINBR ); choice=( 请选择训练算法(1,2): ); if(choice==1)% 采用 L-M 优化算法 TRAINLM net.trainFcn= trainlm ; % 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 500; net.trainParam.

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  • 基于matlabBP神经网络讲解!实例,简单而经典!!!!!
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    bp神经网络matlab实例(bp神经网络matlab实例)Case 1 training BP network by momentum gradient descent algorithm.

    Training samples are defined as follows:

    Input vector as

    P =[-1 -2 31

    -1 15 -3]

    The target vector is t = [-1 -1 1 1]

    Solution: the MATLAB program of this example is as follows:

    Close all

    Clear

    Echo on

    CLC

    % NEWFF - generating a new feedforward neural network

    % TRAIN -- training BP neural network

    % SIM -- Simulation of BP neural network

    Pause

    Start by hitting any key

    CLC

    Percent defines training samples

    % P as input vector

    P=[-1, -2, 3, 1; -1, 1, 5, -3];

    % T is the target vector

    T=[-1, -1, 1, 1];

    Pause;

    CLC

    % create a new feedforward neural network

    Net=newff (minmax (P), [3,1], {'tansig','purelin'},'traingdm')

    The current input layer weights and thresholds

    InputWeights=net.IW{1,1}

    Inputbias=net.b{1}

    The current network layer weights and thresholds

    LayerWeights=net.LW{2,1}

    Layerbias=net.b{2}

    Pause

    CLC

    % set training parameters

    Net.trainParam.show = 50;

    Net.trainParam.lr = 0.05;

    Net.trainParam.mc = 0.9;

    Net.trainParam.epochs = 1000;

    Net.trainParam.goal = 1e-3;

    Pause

    CLC

    % call TRAINGDM algorithm to train BP network

    [net, tr]=train (net, P, T);

    Pause

    CLC

    Simulation of BP network by%

    A = sim (net, P)

    Calculate the simulation error

    E = T - A

    MSE=mse (E)

    Pause

    CLC

    Echo off

    Example 2 adopts Bayesian regularization algorithm to improve the generalization ability of BP network. In this case, we used two kinds of training methods, namely L-M algorithm (trainlm) and the Bias regularization algorithm (trainbr), is used to train the BP network, so that it can fit attached to a white noise sine sample data. Among them, the sample data can be generated as follows MATLAB statements:

    Input vector: P = [-1:0.05:1];

    Target vector: randn ('seed',;

    T = sin (2*pi*P) +0.1*randn (size (P));

    Solution: the MATLAB program of this example is as follows:

    Close all

    Clear

    Echo on

    CLC

    % NEWFF - generating a new feedforward neural network

    % TRAIN -- training BP neural network

    % SIM -- Simulati

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  • 数学建模-BP神经网络matlab实例.zip
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  • BP神经网络Matlab实例

    2009-07-14 16:39:42
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  • BP神经网络matlab应用实例

    千次阅读 2021-04-21 07:31:49
    (1)构建一个3层BP神经网络,输入层节点数为1个,隐含层节点数为3个,隐含层的激活函数为‘transig’,输出层节点数为1个,输出层的激活函数为‘logsig’。 (2)采用贝叶斯正则化算法‘trainbr’训练神经网络,...

    题:采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力。用来训练BP网络,使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

    解:仿真结果如下:
    (1)构建一个3层BP神经网络,输入层节点数为1个,隐含层节点数为3个,隐含层的激活函数为‘transig’,输出层节点数为1个,输出层的激活函数为‘logsig’。
    (2)采用贝叶斯正则化算法‘trainbr’训练神经网络,目标误差goal=1*10^-3,
    学习率lr=0.05,最大迭代次数epochs=500,拟合附加有白噪声的样本数据,拟合数据均方差为0.0054.
    在这里插入图片描述
    源程序:

    clear all; 
    close all;
    clc;
    %% 定义训练样本矢量%%
    P = [-1:0.05:1]; %输入矢量
    T = sin(2*pi*P)+0.1*randn(size(P));%目标矢量
    figure %绘制
    plot(P,T,'+');
     hold on
    plot(P,sin(2*pi*P),':')
    net = newff(minmax(P),[20,1],20);
    net.trainFcn = 'trainbr' ; %训练方法是贝叶斯函数
    net.trainParam.show = 50; %显示中间结果的周期
    net.trainParam.lr = 0.05; %学习率0.05
    net.trainParam.epochs = 500; %迭代次数500
    net.trainParam.goal = 1e-3; %目标误差
    [net,tr] = train(net,P,T);%训练BP网络
    A = sim(net,P);%开始仿真
    E = T-A; %误差
    MSE=mse(E);,
    plot(P,A,P,T,'+',P,sin(2*pi*P),':');
    legend('样本点','标准正弦曲线','拟合正弦曲线')
    

    最终结果
    在这里插入图片描述

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  • BP神经网络matlab实例

    2013-01-22 09:54:56
    简单而经典,不仅给出了BP网络的介绍还给出了如何解决实际问题的方法
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    热门讨论 2009-11-12 08:56:35
    本程序为BP最简单的程序,含有归一化和反归一化,你只需修改其中的一些参数就可以运行。程序为作者处理数据自编,只希望能给学习BP的新手一些微不足道的帮助。程序如有不妥,敬请指正。

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