lbz.m

matlab实现BP神经网络

function f=lbz()
S1=xlsread('d:/毕业论文材料/data/Kyangben.xls');%困境样本
S2=xlsread('d:/毕业论文材料/data/KTest.xls');%困境测试
S3=xlsread('d:/毕业论文材料/data/Zyangben.xls');%正常样本
S4=xlsread('d:/毕业论文材料/data/ZTest.xls');%正常测试
%输入
P1=S1(1:429,1:24);%困境
P3=S3(1:4195,1:24);%正常
P=[P1',P3'];
%目标输出
A=2*ones(429,429);%困境
%A=A+1;
A=A(1,:);
B=ones(4195,4195);%正常
B=B(1,:);
T1=[A,B];
T=ind2vec(T1);
%设计模型

%设计概率神经网络
 sp=3.5;%扩展常数
 net=newpnn(P,T,sp);

%仿真
P=S4(1:1000,1:24);
Y1=sim(net,P');
Y=vec2ind(Y1);
Y=round(Y);
sortY=sort(Y(:));                                                              
uniqueY=([diff(sortY);1]>0);                                                   
count = [sortY(uniqueY) diff(find([1;uniqueY]))]