pre2.m

matlab神经元网络的几个代码,动量下降法算法训练BP网络等

%例题4－2－2malablab源码
close all
clear
clf reset
figure(gcf);%Create a figure graphics object
echo on
clc
%newp-创建感知器神经网络
%adapt-
%sim-
%p-为输入矢量
p = [-0.5 -0.5 +0.3 +0.1 -40;
     -0.5 +0.5 -0.5 1.0 100];
%t-为目标矢量
t = [1 1 0 0 1];
%绘出待分类的数据点图
plotpv(p,t);
pause
clc
%创建感知器神经网络
%net=newp(minmax(p),1);
net=newp(minmax(p),1,'hardlim','learnpn');%归一化学习算法
%绘制当前决策曲线
linehandle=plotpc(net.IW{1},net.b{1});
pause
clc
echo off
e=1;n=0;
echo on
clc
%训练感知器神经网络
while(sse(e))
    [net,y,e]=adapt(net,p,t);
    n=n+1;
    perf(n)=sse(e);
    linehandle=plotpc(net.IW{1},net.b{1},linehandle);
    drawnow;
end
pause
clc
%绘制误差曲线
plot(perf);%绘制误差变化曲线
pause
clc
%利用训练好的感知器网络进行分类
p=[-20;21];
a=sim(net,p);
plotpv(p,a);%绘制新的数据点
pause
clc
%绘制新的分类结果
hold on;
plotpv(p,t);
plotpc(net.IW{1},net.b{1});
echo off