ann.m

神经网络得matlab实现

%设置输入样本
P=0:0.05:4;
%期望输出值
T=[0.5:0.025:1 0.975:-0.025:0 0.025:0.025:0.5];
%目标拟合曲线
plot(P,T)
pause
%生成1-4-1BP网络
net=newff(minmax(P),[4 1],{'logsig' 'purelin'},'trainlm');
%设置第一层权值
net.IW{1}=[0.2;0.3;0.4;0.5];
%设置第二层权值
net.LW{2}=[0.5 0.2 0.1 0.4 ]; 
%设置第一层第二层阈值均为零
net.b{1}=net.b{1}*0;
net.b{2}=net.b{2}*0;
%网络训练参数设置
net.trainparam.goal=0.0001;%设置训练误差值
net.trainparam.show=50;%设置数据显示刷新频率，学习次刷新一次图象
net.trainparam.epochs=1000;%设置训练训练次数
[net,tr]=train(net,P,T);%进行网络训练
Y=sim(net,P);%进行仿真运算
pause
plot(P,T,P,Y,'r')
net.IW{1}%输出第一层权值
net.LW{2}%输出第二层权值