l3.5.txt

Matlab_Network_and_Application是国防工业出版社董长虹编著《神经网络与应用》的课本源码。

%输入向量和期望（超定系统）
P=[+1 +1.5 +3 -1.2];
T=[0.5 +1.1 +3 -1];
%网格间距
w_range=-2:0.4:2;b_range=-2:0.4:2;
%计算表面误差
ES=errsurf(P,T,w_range,b_range,'purelin');
%显示表面误差
plotes(w_range,b_range,ES);
%寻找最快速稳定的学习速率
maxlr=maxlinlr(P,'bias');
%初始网络
net=newlin([-2 2],1,[0],maxlr);
%训练参数
net.trainParam.epochs=1;
net.trainParam.show=NaN;
%显示误差曲线及等高线
h=plotep(net.IW{1},net.b{1},mse(T-sim(net,P)));
%训练，缺省规则为Widrow-Hoff
[net,tr]=train(net,P,T);
%tr训练记录
r=tr;
epoch=1;
%while循环
while epoch<15
epoch=epoch+1;
[net,tr]=train(net,P,T);
%if判断
if length(tr.epoch)>1
h=plotep(net.IW{1},net.b{1},tr.perf(2),h);
r.epoch=[r.epoch epoch];
r.perf=[r.perf tr.perf(2)];
r.vperf=[r.vperf NaN];
t.tperf=[r.tperf NaN];
%else判断
else
break
end
end
tr=r;
%显示误差响应曲线
plotperf(tr,net.trainParam.goal);
%输入，验证
p=-1.2;
a=sim(net,p)