bptrainbpx.m

主成分分析法计算过程matlab实现软件

X=-1:0.1:1;T=sin(pi*X);
plot(X,T,'+');
%建立网络，并得权值和偏值
[R,N]=size(X);[S2,N]=size(T);S1=5;
[W1,b1,W2,b2]=initff(X,S1,'tansig',S2,'purelin');
%利用不含噪声的理想输入数据训练网络，并得权重和偏值
disp_freq=10;                     %显示间隔
max_epoch=8000;                   %训练时间
err_goal=0.02;                    %训练目标误差
lr=0.01;                          %学习速率
mc=0.95;                          %动量因子
tp=[disp_freq max_epoch err_goal lr mc];
[W1,b1,W2,b2,te,tr]=trainbpx(W1,b1,'tansig',W2,b2,'purelin',X,T,tp);
X1=0.5;
[y1,y2]=simuff(X1,W1,b1,'tansig',W2,b2,'purelin');
y2