zyp8.m

经典的神经网络matlab程序。

clf
figure(gcf)
%setfsize(300,300);
echo on
clc 
% INITFF -对前向网络进行初始化
% SIMUFF -对前向网络进行仿真
% TRAINBP -用BP算法对前向网络进行训练
pause 
clc
% P 为输入向量
P=[1 1 1 1 0.75 0.75 0.75 0.75 0.5 0.5 0.5 0.5 0.25 0.25 0.25 0.25
    1 0.75 0.5 0.25 0.75 1 0.5 0.25 0.25 0.5 1 0.75 0.25 0.5 1 0.75
    1 0.75 0.5 0.25 1 0.75 0.5 0.25 1 0.75 0.5 0.25 1 0.75 0.5 0.25
    1 0.75 0.5 0.25 0.25 0.5 1 0.75 1 0.75 0.25 0.5 0.5 0.25 0.75 1];
% T 为目标向量
T = [0.808 0.625 0.338 0.142 0.200 0.360 0.312 0.194 0.201 0.431 0.218 0.273 0.129 0.093 0.369 0.441
    0.648 0.68 0.661 0.544 0.275 0.425 0.516 0.428 1 0.395 0.392 0.532 0.246 0.446 0.579 0.257
    0.400 0.234 0.120 0.057 0.087 0.160 0.122 0.062 0.100 0.134 0.077 0.096 0.052 0.031 0.149 0.159
];
pause 
clc

[w1,b1,w2,b2]=initff(P,8,'tansig',T,'purelin');
echo off
echo on
df=10; %学习过程显示频率
me=14800; %最大训练步数
eg=0.0001 %误差指标
lr=0.02 %学习率
tp=[df me eg lr];
[w1,b1,w2,b2,ep,tr]=trainlm(w1,b1,'tansig',w2,b2,'logsig',P,T,tp);
pause
clc 
p=[ 1 0.75 0.5 0.25
    0.75 0.5 0.25 1
    0.75 0.5 1 0.5
    0.75 1 1 0.75]
a=simuff(p,w1,b1,'tansig',w2,b2,'logsig')
echo off