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matlab神经元网络的几个代码,动量下降法算法训练BP网络等

%通过下面两个参数什值的改变比较结果
k=1;%设置非线性如法炮制的频率
n=10;%设置隐含层神经元数目
%定义要逼近的非线性函数
p=[-1:.01:1];
t=sin(k*pi*p);
plot(p,t,'-');
title('要逼近的函数');
xlabel('时间');
ylabel('非线性函数');
%建立相应的BP网络
net=newff(minmax(p),[n,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');
%对没有训练的网络进行仿真
y1=sim(net,p);
%绘制仿真得到的曲线
figure;
plot(p,t,'-',p,y1,'--');
title('没有训练的网络仿真结果');
xlabel('时间');
ylabel('仿真输出--  原函数');
%训练网络
net.trainParam.epochs=50;
net.trainParam.goal=0.01;
%对训练后的仿真结果
figure;
plot(p,t,'-',p,y1,'--',p,t,'--');
title('训练的后网络仿真结果');
xlabel('时间');
ylabel('仿真输出');