bp神经网络训练误差

BP神经神经网络，为什么训练误差和测试误差这么大？请高... 千次阅读

2021-05-03 02:32:06

clc

clear

P= [150,150,190,150,160,172,150,183,150,150,182,148,190,192,150,159,150,150,169,150,159,199,149,179,150,150,189,150,150,198,150,181;

150,150,160,150,191,180,150,182,151,152,185,150,191,159,150,159,149,149,170,150,196,187,148,179,150,149,188,151,151,187,150,170;

150,150,166,150,180,185,150,177,149,150,163,149,159,185,148,169,150,150,180,149,166,167,150,159,149,150,190,149,150,177,151,180;

150,171,188,172,170,150,150,150,150,174,167,186,182,150,150,150,150,168,190,169,179,150,150,150,149,178,160,180,150,150,149,150;

150,160,168,190,189,150,150,150,150,180,159,192,184,147,149,150,150,169,180,189,179,150,149,150,151,190,180,180,150,150,149,150;

150,180,185,192,160,150,150,150,150,172,158,194,154,148,148,150,150,170,188,189,199,149,149,150,150,180,170,199,150,150,150,151;

150,150,150,188,198,150,182,188,150,150,149,158,162,150,167,169,149,150,150,196,178,149,159,199,150,150,150,156,151,150,180,188;

150,150,150,169,180,150,182,190,150,150,150,169,174,150,170,168,150,151,150,196,196,150,178,189,150,150,150,184,149,149,172,187;

150,150,150,174,176,150,190,177,150,150,150,196,175,150,172,179,150,150,149,186,192,150,169,189,149,151,150,191,148,150,181,174;]

T= [1,1,0,1,0,0,1,0,1,1,0,1,0,0,1,0,1,1,0,1,0,0,1,0,1,1,0,1,0,0,1,0;

1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1;

1,1,1,0,0,1,0,0,1,1,1,0,0,1,0,0,1,1,1,0,0,1,0,0,1,1,1,0,0,1,0,0;]

P_test=[150,150,150;

150,150,150;

150,150,150;

180,187,150;

172,180,150;

177,172,150;

150,190,172;

150,190,184;

150,174,180;]

T_test=[1,1,1;

0,0,1;

1,0,0;]

%hiddennum=[5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15];

[inputn,inputps]=mapminmax(P);

[outputn,outputps]=mapminmax(T);

%for i=1:11

net=newff(inputn,outputn,13,{'tansig','logsig'},'trainlm');

%网络参数配置

net.trainParam.epochs=1000;

net.trainParam.goal=0.1;

LP.lr=0.01;

%训练网络

net=train(net,inputn,outputn);

%%测试网络

inputn_test=mapminmax('apply',P_test,inputps);

%disp(['1.使用随机权值和阀值'])

%disp('测试样本预测结果：')

Y1=sim(net,inputn_test)

%y1=mapminmax('reverse',Y1,outputps);

err1=norm(Y1-T_test);

Y2=sim(net,inputn)

%y2=mapminmax('reverse',Y2,outputps);

err11=norm(Y2-T);

%Y(i)=err1;

%end

%figure()

%plot(hiddennum,Y,'-');

disp(['训练样本的仿真误差：',num2str(err11)])

disp(['测试样本的仿真误差：',num2str(err1)])

用于模式分类的，输入9，输出3，训练误差大，测试误差也大，调了参数也不行，还是程序有问题？

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%bp 神经网络的预测代码clcclearclose all;%载入输出和输入数据p=[4001.87 4721.77 5700.1 6168.23 7220.14 8750.95 10309.8 11720.91 12814.59 13717.88 14869.95;62.32 87.8 95.99 80.19 133.68 160.53 210.05 258...

%bp 神经网络的预测代码

clc

clear

close all;

%载入输出和输入数据

p=[4001.87 4721.77 5700.1 6168.23 7220.14 8750.95 10309.8 11720.91 12814.59 13717.88 14869.95;

62.32 87.8 95.99 80.19 133.68 160.53 210.05 258.3 296.22 245.27 199.99;

692.21 770.96 631.68 904.27 990.5 1070.11 1164.8 1271.49 1759.6 1482.45 1569.2;

1.32 1.31 1.16 1.16 1.29 1.04 1.12 1.43 1.6 1.51 1.5;

362.4 393.4 426.4 448.45 523.64 610.78 669.96 719.97 572.13 597.96 585.55;

0.06 0.06 0.06 0.07 0.08 0.08 0.08 0.1 0.11 0.12 0.12;

66.3 73.76 70.76 81.31 89.03 92.34 106.01 125.4 146.98 155.41 151.93;

394.44 458.36 510.7 577.8 662.81 763.72 886.4 1043.37 997.94 1075.32 1199.42;

0.77 0.9 1.03 1.2 1.38 1.63 1.96 2.4 2.81 3.23 4.25;

4483 4514 4543 4571 4543 4631 4659 4686.6 4713.9 4741.8 4770.5];

%输入数据，共10组，每组11个输入

t=[179028 199990 201340 231734 243289 255395 278116 358229 386770 431387 469643]; %输出数据，共1组，每组11个输出

%数据的归一化处理，利用mapminmax函数，使数值归一化到[-1.1]之间

%该函数使用方法如下：[y,ps] =mapminmax(x,ymin,ymax)，x需归化的数据输入，

%ymin，ymax为需归化到的范围，不填默认为归化到[-1,1]

%返回归化后的值y，以及参数ps，ps在结果反归一化中，需要调用

[p1,ps]=mapminmax(p);

[t1,ts]=mapminmax(t);

%确定训练数据，测试数据,一般是随机的从样本中选取70%的数据作为训练数据

%15%的数据作为测试数据，一般是使用函数dividerand，其一般的使用方法如下：

%[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(Q,trainRatio,valRatio,testRatio)

[trainsample.p,valsample.p,testsample.p] =dividerand(p,0.7,0.15,0.15);

[trainsample.t,valsample.t,testsample.t] =dividerand(t,0.7,0.15,0.15);

%建立反向传播算法的BP神经网络，使用newff函数，其一般的使用方法如下

%net = newff(minmax(p),[隐层的神经元的个数，输出层的神经元的个数],{隐层神经元的传输函数，输出层的传输函数｝,'反向传播的训练函数'),其中p为输入数据，t为输出数据

%tf为神经网络的传输函数，默认为'tansig'函数为隐层的传输函数，

%purelin函数为输出层的传输函数

%一般在这里还有其他的传输的函数一般的如下，如果预测出来的效果不是很好，可以调节

%TF1 = 'tansig';TF2 = 'logsig';

%TF1 = 'logsig';TF2 = 'purelin';

%TF1 = 'logsig';TF2 = 'logsig';

%TF1 = 'purelin';TF2 = 'purelin';

TF1='tansig';TF2='purelin';

net=newff(minmax(p),[10,1],{TF1 TF2},'traingdm');    %网络创建

%网络参数的设置

net.trainParam.epochs=50000;                         %训练次数设置

net.trainParam.goal=1e-7;                            %训练目标设置

net.trainParam.lr=0.01;                            %学习率设置,应设置为较少值，太大虽然会在开始加快收敛速度，但临近最佳点时，会产生动荡，而致使无法收敛

net.trainParam.mc=0.9;                               %动量因子的设置，默认为0.9

net.trainParam.show=25;                            %显示的间隔次数

% 指定训练参数

% net.trainFcn = 'traingd'; % 梯度下降算法

% net.trainFcn = 'traingdm'; % 动量梯度下降算法

% net.trainFcn = 'traingda'; % 变学习率梯度下降算法

% net.trainFcn = 'traingdx'; % 变学习率动量梯度下降算法

% (大型网络的首选算法)

% net.trainFcn = 'trainrp'; % RPROP(弹性BP)算法,内存需求最小

% 共轭梯度算法

% net.trainFcn = 'traincgf'; %Fletcher-Reeves修正算法

% net.trainFcn = 'traincgp'; %Polak-Ribiere修正算法,内存需求比Fletcher-Reeves修正算法略大

% net.trainFcn = 'traincgb'; % Powell-Beal复位算法,内存需求比Polak-Ribiere修正算法略大

% (大型网络的首选算法)

%net.trainFcn = 'trainscg'; % ScaledConjugate Gradient算法,内存需求与Fletcher-Reeves修正算法相同,计算量比上面三种算法都小很多

% net.trainFcn = 'trainbfg'; %Quasi-Newton Algorithms - BFGS Algorithm,计算量和内存需求均比共轭梯度算法大,但收敛比较快

% net.trainFcn = 'trainoss'; % OneStep Secant Algorithm,计算量和内存需求均比BFGS算法小,比共轭梯度算法略大

% (中型网络的首选算法)

%net.trainFcn = 'trainlm'; %Levenberg-Marquardt算法,内存需求最大,收敛速度最快

% net.trainFcn = 'trainbr'; % 贝叶斯正则化算法

% 有代表性的五种算法为:'traingdx','trainrp','trainscg','trainoss', 'trainlm'

%在这里一般是选取'trainlm'函数来训练，其算对对应的是Levenberg-Marquardt算法

net.trainFcn='trainlm';

[net,tr]=train(net,trainsample.p,trainsample.t);

%计算仿真，其一般用sim函数

[normtrainoutput,trainPerf]=sim(net,trainsample.p,[],[],trainsample.t);    %训练的数据，根据BP得到的结果

[normvalidateoutput,validatePerf]=sim(net,valsample.p,[],[],valsample.t); %验证的数据，经BP得到的结果

[normtestoutput,testPerf]=sim(net,testsample.p,[],[],testsample.t);       %测试数据，经BP得到的结果

%将所得的结果进行反归一化，得到其拟合的数据

trainoutput=mapminmax('reverse',normtrainoutput,ts);

validateoutput=mapminmax('reverse',normvalidateoutput,ts);

testoutput=mapminmax('reverse',normtestoutput,ts);

%正常输入的数据的反归一化的处理，得到其正式值

trainvalue=mapminmax('reverse',trainsample.t,ts);%正常的验证数据

validatevalue=mapminmax('reverse',valsample.t,ts);%正常的验证的数据

testvalue=mapminmax('reverse',testsample.t,ts);%正常的测试数据

%做预测，输入要预测的数据pnew

pnew=[16531.34 233.94 1798.67 1.46 596.7 0.12 153.66 1364.66 5.67 4800.5]';

pnewn=mapminmax(pnew);

anewn=sim(net,pnewn);

anew=mapminmax('reverse',anewn,ts);

%绝对误差的计算

errors=trainvalue-trainoutput;

figure,plotregression(trainvalue,trainoutput); %plotregression拟合图

figure,plot(1:length(errors),errors,'-b');       %误差图

title('误差变化图');

%误差值的正态性的检验

figure,hist(errors);                            %频数直方图

figure,normplot(errors);                         %Q-Q图

[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(errors); %参数估计均值,方差,均值的0.95置信区间,方差的0.95置信区间

[h1,sig,ci]= ttest(errors,muhat);                %假设检验

figure, ploterrcorr(errors);                   %绘制误差的自相关图

figure, parcorr(errors);                         %绘制偏相关图

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基于BP神经网络的数据集训练和测试
2018-07-18 15:29:03

基于BP神经网络的IRIS数据集训练和测试，有完整的数据集和实现代码，直接运行即可得到结果，并显示，正确率，误差，迭代次数等参数

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求助！BP网络训练误差太大，训练速度缓慢

千次阅读 2019-01-06 20:56:03

BP网络训练误差太大，训练速度缓慢本人小白，最近在学习神经网络，参考网上的代码用C写了个两层BP神经网络的模型，使用了两组数据，一组是用来训练的，一组用于测试。但在程序测试过程中，训练阶段误差太大且收敛...

求助！BP网络训练速度缓慢，且误差太大。

本人小白，最近在学习神经网络，参考网上的C代码写了个两层的BP神经网络的模型，使用了两组数据，其中一组用来训练，一组用于测试。但在测试过程中，误差太大且收敛速度非常缓慢。尝试过的结局方法有给误差乘上一个步长，但效果不明显；或增加隐层单元数目，效果也不理想。想请问大神们还有别的解决办法吗？谢谢了！！！代码贴在下方：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>		//定义了 RAND_MAX 的值为0x7fff
#include <math.h>
#include <time.h>	//用到了time函数，所以要有这个头文件

#define input_n 3		//网络输入个数
#define hidden_n 6     //隐藏层单元个数
#define output_n 2		//网络输出个数
#define sample_n 8     //样本数量

typedef struct _bpnn{       //bp神经网络结构	
	double hid_layer[input_n][hidden_n];   //隐藏层权矩阵
	double out_layer[hidden_n][output_n];   //输出层权矩阵
	double study_rate;          //学习率
	double b;					//偏置值
} BPNN;
double trans_func(double net)	//传输函数 
{
	//Sigmoid函数,神经网络激活函数
	return 1 / (1 + exp(-net));
}
int BP_Init(BPNN *bp)
{ //初始化bp网络
	printf("请输入学习率：\n");
	scanf_s("%lf", &(*bp).study_rate);    //(*bp).a为double型数据，所以必须是lf
	printf("请输入偏置值：\n");
	scanf_s("%lf", &(*bp).b);
	int i, j;
	srand((unsigned)time(NULL));
	for (i = 0; i < input_n; i++)
	{
		for (j = 0; j < hidden_n; j++)
			//初始化所有网络权值为小的随机值，即归一化
			(*bp).hid_layer[i][j] = rand() / (double)RAND_MAX;
	}
	for (i = 0; i < hidden_n; i++)
	{
		for (j = 0; j < output_n; j++)
			(*bp).out_layer[i][j] = rand() / (double)RAND_MAX;
	}
	return 1;
}
int BP_Train(BPNN *bp, double x[sample_n][input_n], int t[sample_n][output_n])
{
	//训练bp网络，样本为x，理想输出为y
	double f = (*bp).b;                      //偏置值
	double a = (*bp).study_rate;                      //学习率
	int h = hidden_n;                         //隐层节点数
	double hid_w[input_n][hidden_n], out_w[hidden_n][output_n]; //权矩阵
	double h_delta[hidden_n], o_delta[output_n];         //修改量矩阵
	double hid[hidden_n], out[output_n];             //隐层和输出层输出量
	int i, j, k, n;
	double sum;
	for (i = 0; i < input_n; i++)            // 复制结构体中的权矩阵 
	{
		for (j = 0; j < h; j++)
			hid_w[i][j] = (*bp).hid_layer[i][j];
	}
	for (i = 0; i < h; i++)
	{
		for (j = 0; j < output_n; j++)
			out_w[i][j] = (*bp).out_layer[i][j];
	}
	double e = 1,e_th=0.000001;	//输出误差????
	for (n = 0; e > e_th; n++)//&& n < LoopCount 
	{	 //对每个样本训练网络
		e = 0;
		for (i = 0; i < sample_n; i++)
		{
			for (k = 0; k < h; k++)
			{          //计算隐层输出向量
				sum = 0;
				for (j = 0; j < input_n; j++)
					sum = sum + x[i][j] * hid_w[j][k];
				hid[k] = trans_func(sum + f);
			}
			for (k = 0; k < output_n; k++)
			{
				//计算输出层输出向量
				sum = 0;
				for (j = 0; j < h; j++)
					sum = sum + hid[j] * out_w[j][k];
				out[k] =  trans_func(sum + f);
			}
			for (j = 0; j < output_n; j++)
			{
				o_delta[j] = out[j] * (1 - out[j]) * (t[i][j] - out[j]);//计算输出层的权修改量  
				e = e + (t[i][j] - out[j]) * (t[i][j] - out[j]); // * 0.0001计算输出误差
			}
			for (j = 0; j < h; j++)
			{
				//计算隐层权修改量
				sum = 0;
				for (k = 0; k < output_n; k++)
					sum = sum + out_w[j][k] * o_delta[k];
				h_delta[j] = sum *  hid[j] * (1 - hid[j]);
			}
			for (j = 0; j < h; j++)           //修改输出层权矩阵
			{
				for (k = 0; k < output_n; k++)
					out_w[j][k] = out_w[j][k] + a *  hid[j] * o_delta[k];
			}
			for (j = 0; j < input_n; j++)
			{
				for (k = 0; k < h; k++)
					hid_w[j][k] = hid_w[j][k] +  a * x[i][j] * h_delta[k];
			}
		}
		if (n % 10 == 0)
			printf("第%d次训练，误差为 : %.6f\n", n, e);
	}
	for (i = 0; i < input_n; i++)             //把结果复制回结构体 
	{
		for (j = 0; j < h; j++)
			(*bp).hid_layer[i][j] = hid_w[i][j];
	}
	for (i = 0; i < h; i++)
	{
		for (j = 0; j < output_n; j++)
			(*bp).out_layer[i][j] = out_w[i][j];
	}
	return 1;
}
int BP_Test(BPNN *bp, double tx[sample_n][input_n])//, double y[sample_n][input_n]
{    //使用bp网络
	double f = bp->b;
	double Input[input_n];
	double O1[hidden_n];
	double O2[output_n]; //O1为隐层输出,O2为输出层输出
	int i, j, k;
	double temp;
	for (k = 0; k < sample_n;k++)
	{
		for (i = 0; i < hidden_n; i++)
		{
			temp = 0;
			for (j = 0; j < input_n; j++)
			{
				temp +=  tx[k][j] * (*bp).hid_layer[j][i];
			}
			O1[i] = trans_func(temp + f);
		}
		for (i = 0; i < output_n; i++)
		{
			temp = 0;
			for (j = 0; j < hidden_n; j++)
			{
				temp += O1[j] * (*bp).out_layer[j][i];
			}
			O2[i] = trans_func(temp + f);
		}
		printf("测试结果是：");
		for (i = 0; i < output_n; i++)
			printf("%.3f ", O2[i]);
		printf("********\n");
	}
	scanf_s("%f", &Input[0]);
	return 1;
}
int main()
{
	double x[sample_n][input_n] = {
		{ 0, 0,0 },
		{ 0,0, 1 },
		{ 0,1, 0 },
		{ 0, 1, 1 },
		{ 1, 0, 0 },
		{ 1, 0, 1 },
		{ 1, 1, 0 },
		{ 1, 1, 1 } }; //6个训练样本
	int y[sample_n][output_n] = {
		{ 0,0 },
		{ 2,4 },
		{ 0,3 },
		{ 2,7 },
		{ 1,0.5 },
		{ 3,4.5 },
		{ 1,3.5 },
		{ 3,7.5 } };
	double tx[sample_n][input_n] = {
		{ 0.5, 0.5, 0.5 },
		{ 0, 0.5, 0.5 },
		{ 0.3, 0, 0.5 },
		{ 0.2, 0.1, 3 },
		{ 0.6, 0.4, 0 },
		{ 0.2, 0.1, 0 },
		{ 0.9, 2, 0.5 },
		{ 2, 0.9, 1.3 } }; //6个训练样本
	BPNN bp;
	BP_Init(&bp);                    //初始化bp网络结构
	BP_Train(&bp, x, y);             //训练bp神经网络
	int i, j;
	printf("输入到隐含层的权值\n");
	for (i = 0; i < hidden_n; i++)
	{
		for (j = 0; j < input_n; j++)
		{
			printf("hid_layer[%d][%d]=%.3f\n", j, i,bp.hid_layer[j][i]);
		}
	}
	printf("隐含层到输出的权值\n");
	for (i = 0; i < output_n; i++)
	{
		for (j = 0; j < hidden_n; j++)
		{
			printf("out_layer[%d][%d]=%.3f\n", j, i, bp.out_layer[j][i]);
		}
	}
	BP_Test(&bp,tx);                     //测试bp神经网络
	return 1;
}

调试结果如下：设置了学习率为0.5，偏置为0 另感谢那位小伙伴提供了思路，非常感谢。

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为什么有848个数据BP神经网络预测误差仍然很大
千次阅读 2021-05-03 02:32:05

clc清除％从三类k均值聚类结果的每一个中随机选择190行，以形成一个新的570 * 3矩阵，即训练样本.load('data1.mat');load('data2.mat');load('data3.mat');data = [data1; data2; data3];%%％第一类数据是80，是随机...

clc

清除

％从三类k均值聚类结果的每一个中随机选择190行，以形成一个新的570 * 3矩阵，即训练样本.

load('data1.mat');

load('data2.mat');

load('data3.mat');

data = [data1; data2; data3];

%%

％第一类数据是80，是随机选择的过程

M1 = data1;

S1 =大小(M1,1);

SampleRows1 = randperm(S1);

SampleRows1 = SampleRows1(1:80);

SampleM1 = M1(SampleRows1，: );

％第二种数据是110，是随机选择的过程

M2 = data2;

S2 = size(M2,1);

SampleRows2 = randperm(S2);

SampleRows2 = SampleRows2(1:80);

SampleM2 = M2(SampleRows2，: );

％第三种数据是110，是随机选择的过程

M3 = data3;

S3 = size(M3,1);

SampleRows3 = randperm(S3);

SampleRows3 = SampleRows3(1:80);

SampleM3 = M3(SampleRows3，: );

SampleM = [SampleM1; SampleM2; SampleM3];

％将重要性与前三列中的数据相匹配，并输出所需的输出.

％首先将随机选择的训练样本分配给d，然后将d与dataa匹配. 更新后的d具有匹配的重要性，第四列.

d = SampleM；％训练样本

%%

％将相应的重要性添加到训练样本中

load('dataa.mat');

％匹配训练样本的重要性值

aInb = ismember(d，dataa);

[m，n] = size(aInb);

[mdataa，ndataa] = size(dataa);

d = [d dataa(1: m，n + 1: ndataa)];重要的训练样本百分比

%%

％======非时间序列BP神经网络=====

％=======原始数据输入========

多个备件矩阵的三个因素的百分比[年度故障次数单价购买提前期]

p = SampleM';％训练样本，

％===========预期输出=======

％与多个备件对应的期望重要性输出值，即匹配重要性后训练样本的第四列值

t = d(: ，4)';

％===========测试数据=======

％从原始输入数据中选择一个零件，然后添加一些其他数据作为测试数据矩阵

%%

此处已修改％

％测试数据

ptest = dataa(:神经网络预测大量数据，1: 3)';

％test数据的预期输出

ttest = dataa(: ，4);

%%

％归一化数据

[pn，minp，maxp，tn，mint，maxt] = premnmx(p神经网络预测大量数据，t);％归一化数据

％考虑到没有太多数据，所以设置了两个隐藏层

NodeNum1 = 10;％隐藏层第一层中的节点数

NodeNum2 = 10;％隐藏层第二层中的节点数

％输出尺寸

TypeNum = 1;

每一层的％Transfer函数，TF3是输出层的传递函数

TF1 ='tansig';

TF2 ='tansig';

TF3 ='tansig';

％创建四层BP神经网络

net = newff(minmax(pn)，[NodeNum1，NodeNum2，TypeNum]，{TF1 TF2 TF3}，'traingdx');

％网络创建人Tradingdx

net.trainParam.show = 50;％训练显示间隔

net.trainParam.epochs = 60000; ％最大训练时间设置

net.trainParam.goal = 1e-5; ％最小均方误差，即训练所需的精度

net.trainParam.lr = 0.01;％学习率

net = train(net，pn，tn); ％train BP网络

％测试数据的规范化

p2n = tramnmx(ptest，minp，maxp);

％BP结果输出

an = sim(net，p2n);

％数据的非规格化，即您想要获得的最终预测结果

[a] = postmnmx(an，mint，maxt)

%% ============================================= ======================

%%

％plot函数的输出有问题，或者矩阵尺寸设置有问题

％aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

％++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ ++ ++++++++++++++++++++++++++++

plot(1: length(ttest)，a，'o'，1: length(ttest)，ttest'，'. ');

title('o表示预测值--- *表示实际值')

坚持

推迟

m = length(a);向量a的％长度

t1 = ttest';

error = abs(t1-a); ％错误向量

图

plot(1: length(error)，error，'-. ')

title('错误更改图')

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BP神经网络详解.ppt
2020-03-14 17:15:36

bp神经网络详解ppt BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。在人工神经网络的发展...

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运行BP神经网络预测误差大
万次阅读 2015-12-14 09:28:20

运行下列代码后误差非常大，求大神们给减小误差的指导方向。 matlab代码如下： clc clear %load data1 input output load matlab3 input output P=input(1:60,:)'; T=output(1:60,:)'; inp

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matlab 归一化数据
练习推导一个最简单的BP神经网络训练过程【个人作业/数学推导】
千次阅读 2022-01-17 14:48:42

各式资料中关于BP神经网络的讲解已经足够全面详尽，故不在此过多赘述。本文重点在于由一个“最简单”的神经网络练习推导其训练过程，和大家一起在练习中一起更好理解神经网络训练过程。...

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MATLAB神经网络——BP神经网络训练过程介绍（newff）
千次阅读 2021-11-18 11:19:36

% 隐藏层神经元的个数 %% Training Neural Network training_input=input_ANN([ff_zeros Rx_signal1],ff_TDL,tlen); % 训练输入 net = newff(minmax(training_input),[nneu 1],{'logsig','purelin'},'trainscg') ...

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基于BP神经网络的磨削加工误差补偿研究
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通过分析磨削加工过程中的误差产生的原因,使用学习训练后的BP神经网络建立了双面磨床磨削加工误差补偿模型,详细阐述了网络模型的组织结构与核心算法,提出了实现磨削加工实时误差补偿技术的硬件组成方法,并通过实验...

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基于BP神经网络的结构光光条中心提取
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给出了使用BP神经网络实现光条中心提取的基本原理、训练网络所需的理想中心点的求取方法,以及网络权值的调整算法。研究了隐含层神经元个数m、隐含层层数h,以及训练样本对中心提取精度的影响,结果表明:当m=3,h=1,训练...

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BP算法理解皮一下BP核心思想神经元激活函数：神经网络的结构皮一下 “我是谁，我在哪，我要去那？”，自我哔哔下，项目已经开始大半年了，上级一味追求效果，怎么办呢，凉拌吧。虽然用过caffe，用过tensorflow，用...

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CV学习笔记-BP神经网络训练实例（含详细计算过程与公式推导）
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借助一个简单的BP神经网络结构，一步一步的将整个训练过程的计算过程以及公式推导过程展示一遍，内容步骤详细，没有跳步，数学基础仅需大学导数偏导数的基础。

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机器学习深度学习
GUI实现BP神经网络.zip
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通过GUI实现BP神经网络的设计，要求输入信号分别为随机噪声、正玄信号、方波信号，网络层数包含输入层、隐含层、输出层，训练方法有BP算法、带动量项的BP算法、Davidon最小二乘法、阻尼最小二乘法，并需要输出曲线和...

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声明全局变量global P_train % 训练集输入数据global T_train % 训练集输出数据global R % 输入神经元个数global S2 % 输出神经元个数global S1 % 隐层神经元个数global S % 编码长度S1 =7;%% 训练集/测试集产生...

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matlab实现简单BP神经网络（不使用工具箱），两种求误差方式
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BP网络实现y=1+x+x*x函数模拟，输入层一个节点，隐含层8个节点，输出层1个节点将数据分为测试集合和训练集合两部分%% BP算法模拟 y = 1 + x + x*x%作者：msl 时间：2017-10-07clc;clear;%% step0:定义TrainCount = ...

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关于BP神经网络预测结果误差大的原因
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BP神经网络MATLAB源代码
2018-02-05 01:35:16

BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈...BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。

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matlab: 基于BP神经网络的逆误差传播算法分类预测
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基于BP神经网络的预测算法,bp神经网络预测模型,matlab
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BP神经网络中训练次数怎么每次运行后显示的次数
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话题：BP神经网络中训练次数怎么每次运行后显示的次数不一样呢回答：额，你在编写BP神经网络程序时肯定是设定了训练次数或者结束训练条件的，BP算法的训练具有随机，所以达到结束条件的时间或训练次数一般是不同的。...

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基于Adaboost的改进BP神经网络地表沉陷预测
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基于遗传算法的BP神经网络齿轮箱故障诊断实例
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基于遗传算法的BP神经网络齿轮箱故障诊断实例资源包含以下内容，下载即可运行 1) Sheffield的遗传算法工具箱； 2) Bpfun.m 表示BP神经网络函数 3) 遗传算法主函数.m 4) callbackfun.m 回代网格函数：将该初始权值...

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BP神经网络训练误差问题-新建文件夹 (2).zip

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