zyp2.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];
pause 
clc

[w1,b1,w2,b2]=initff(P,5,'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=0.001 %误差指标
lr=0.05 %学习率
tp=[df me eg lr];
[w1,b1,w2,b2,ep,tr]=trainbp(w1,b1,'tansig',w2,b2,'purelin',P,T,tp);
pause
clc 
p=[0.8
   0.6
   0.3
   0.4]
a=simuff(p,w1,b1,'tansig',w2,b2,'purelin')
echo off