waveletnn.m

自己所编写的小波神经网络程序

clc
clear
%step 1=========================
%定义输入样本；
t=0:0.01:1.5;
x=-sin(2*pi*t);
mubiao=[0 0 1 1 0 0 ];
eta=0.02;aerfa=0.935;
%初始化连接权wjh(输出层和隐层的连接权);whi(隐层和输出层的连接权);
%假设小波函数节点数为：H个；样本数为P;
%输出节点数为:J个；输入节点数为：I个；
H=15;P=2;
I=length(t);
J=length(mubiao);
%初始化小波参数
b=rand(H,1);
a=rand(H,1);
%初始化权系数；
whi=rand(I,H);
wjh=rand(H,J);
%阈值初始化;
b1=rand(H,1);
b2=rand(J,1);
p=0;
%保存的误差；
Err_NetOut=[];
flag=1;count=0;
while flag>0
flag=0;
count=count+1;

%step 2=================================
xhp1=0;
for h=1:H
for i=1:I
xhp1=xhp1+whi(i,h)*x(i);
end
ixhp(h)=xhp1+b1(h);
xhp1=0;
end
for h=1:H
oxhp(h)=fai((ixhp(h)-b(h))/a(h));
end
%step 3====================================
ixjp1=0;
for j=1:J
for h=1:H
ixjp1=ixjp1+wjh(h,j)*oxhp(h);
end
ixjp(j)=ixjp1+b2(j);
ixjp1=0;
end
for i=1:J
oxjp(i)=fnn(ixjp(i));
end