bp神经网络.m

来自「一个很优秀的改进BP神经网络算法, 希望搞人工智能的朋友有用!」· M 代码 · 共 38 行

clf;
figure(gcf)   %gcf得到当前图形名柄
echo on
clc
p=-1:.1:1;  %21个数 横坐标
t=[-.9602 -.5770 -.0729 .3771 .6405 .6600 .4609 .1336 -.2013 -.4344 -.5000 -.3930 -.1647 .0988 .3072 .3960 .3449 .1816 -.0312 -.2189 -.3201];   %向量有21个数
plot(p,t,'+');
title('训练向量');
xlabel('P');
ylabel('t');
S1=5;
[w1,b1,w2,b2]=initff(p,S1,'tansig',t,'purelin');%t是纵坐标 代表输出t     初始化
echo off
k=pickic;   %表初始的一个条件
if k==2
 w1=[3.500;3.500;3.500;3.500;3.500];
 b1=[-2.8562;1.0774;-0.5880;1.4083;2.8722];
 w2=[0.2622;-0.2375;-0.4525;0.2361;-0.1718];
 b1=[0.1326]      %b1值变了
end
echo on 
clc
df=10;
me=8000;
eg=0.02;
lr=0.01
tp=[df me eg lr];                                  %合成矩阵tp
[w1,b1,w2,b2,ep,tr]=trainbp(w1,b1,'tansig',w2,b2,'purelin',p,t,tp);    %训练
pause 
clc
ploterr(tr,eg);
pause
clc
p=0.5;            %给定新值分类
a=simuff(p,w1,b1,'tansig',w2,b2,'purelin')
echo off