MATLAB的基础教程课件和常用函数

xxl04120184

注册及机器灌水请回答以下注册及机器灌水请回答以下注册及机器灌水请回答以下

xxl04120184

tic;     %计时开始
clc;     %清屏
clear all;    %清除所有变量
disp('输入层神经元个数： 16'); %显示输入层神经元个数
input=16;
disp('中间层神经元个数： 8'); %显示中间层神经元个数
middle=8;
disp('输出层神经元个数： 3'); %显示输出层神经元个数
output=3;
disp('输入模式1 2 3及其对应的输出：');
x1=[1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1] %x1(1,16)
y1=[1 0 0]    %y1(1,3)
x2=[0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0] %x2(1,16)
y2=[0 1 0]    %y2(1,3)
x3=[1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1] %x3(1,16)
y3=[0 0 1]    %y3(1,3)
disp('形成一张供调用的样本向量表：');
X_sample=[x1;x2;x3];   %x1,x2,x3向量表>>>X(3,16)
Y_sample=[y1;y2;y3];   %y1,y2,y3向量表>>>Yo(3,3)
disp('初始化连接权矩阵：');
disp('显示初始化连接权矩阵w(16,8):w(i,j):w(input,middle)：');
w=rands(input,middle); %初始化连接权矩阵w(i,j)  :输入层与中间层的连接权>>>w(16,8)
disp(w);  %显示初始化连接权矩阵w(i,j)
disp('显示初始化连接权矩阵v(8,3):v(j,k):v(middle,output)：');
v=rand(middle,output); %初始化连接权矩阵v(j,t)  :中间层与输出层的连接权>>>v(8,3)
disp(v);  %显示初始化连接权矩阵v(j,t)
disp('初始化阈值矩阵：');
disp('中间层阈值矩阵th1(1,8):th1(1,j):th1(1,middle)：');
th1=rand(1,middle); %初始化中间层阈值矩阵th1 :中间层的阈值>>>th1(1,8)
disp(th1);  %显示中间层阈值矩阵th1  
disp('输出层阈值矩阵th2(1,3)：');
th2=rand(1,output); %初始化输出层阈值矩阵th2 :输出层的阈值>>>th2(1,3)
disp(th2);  %显示中间层阈值矩阵th2  

out_middle=zeros(1,middle); %中间层的实际输出>>>out_middle(1,8)
out_output=zeros(1,output); %输出层的实际输出>>>out_output(1,3)
delta_output=zeros(1,output); %输出层的差值>>>delta_output(1,3)
delta_middle=zeros(1,middle); %中间层的差值>>>delta_middle(1,8)

sample_bumbers=3; %样本数
max_times=1000;  %最大训练次数
times=0;  %训练次数
eta=0.1;  %学习系数eta
gamma=0.1;  %学习系数gamma

sample_pointer=0; %样本数指针
error=0.02;  %误差
error_max=0.01;  %最大误差
disp(error);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for times=1:max_times  %begin for External Loop
if error>error_max  %begin for if
for sample_pointer=1:sample_bumbers
  X0=X_sample(sample_pointer,; %分别输入模式x1,x2,x31,16) >>>X(3,16),X0(1,16)
  Y0=Y_sample(sample_pointer,; %分别输入模式y1,y2,y31,3)  >>>Yo(3,3),Y0(1,3)

%计算中间层的输出：
Y=X0*w-th1;    %Y(1,8)=X0(1,16)*w(16,8)-th1(1,8),计算中间层的输入
for j=1:middle  %j=1:8
  out_middle(j)=1/(1+exp(-Y(j))); %out_middle(1,8)：中间层输出
end
%计算输出层输出：
Y=out_middle*v-th2;   %Y(1,3)=out_middle(1,8)*v(8,3)-th2(1,3)，计算输出层的输入
output_error=0;
for k=1utput   %k=1:3
  out_output(k)=1/(1+exp(-Y(k))); %out_output(1,3):输出层输出
  error=(Y0(k)-out_output(k))*(Y0(k)-out_output(k))/2; %error为应有输出和实际输出之间的差值
  output_error=output_error+error;
end

%计算输出层校正误差delta_output：
for k=1utput   %k=1:3
  delta_output(k)=(Y0(k)-out_output(k))*out_output(k)*(1-out_output(k));
       %delta_output(k)=delta_o(k)
end

%计算中间层校正误差delta_middle：
for k=1utput   %k=1:3
  xy=delta_output*v';    %xy(1,8)=delta_output(1,3)*v'(3,8)
  delta_middle=xy*out_middle'*(1-out_middle);
     %delta_middle(1,k)=xy(1,8)*out_middle'(8,1)*(1-out_middle(1,k))   
end

%计算下一次的中间层和输出层之间的连接权v(j,k)，阈值th2(k)
for k=1:output;
  for j=1:middle
   v(j,k)=v(j,k)+eta*delta_output(k)*out_middle(j); %out_middle(j)=y(j)
  end
  th2(k)=th2(k)+eta*delta_output(k);
end

%计算下一次的输入层和中间层之间的连接权w(i,j)，阈值th1(j)
for j=1:middle;
  for i=1:input


disp('显示结果：');
disp('训练次数times:');disp(times);
disp('输出权值w(16,8)');disp(w);
disp('输出权值v(8,3)');disp(v);
disp('全局误差error:');disp(output_error);
disp('运行结束了！');disp(times);
toc;   %计时结束，并输出程序的运行时间

xxl04120184

注册及机器灌水请回答99-1=?（答案：98）

xxl04120184

意注册及机器灌水请回答以下简单问题意注册及机器灌水请回答以下简单问题

xxl04120184

意注册及机器灌水请回答以下简单问题意注册及机器灌水请回答以下简单问题

xxl04120184

意注册及机器灌水请回答以下简单问题意注册及机器灌水请回答以下简单问题意注册及机器灌水请回答以下简单问题意注册及机器灌水请回答以下简单问题意注册及机器灌水请回答以下简单问题意注册及机器灌水请回答以下简单问题意注册及机器灌水请回答以下简单问题意注册及机器灌水请回答以下简单问题v

Hiclane

看看，谢谢楼主

adf_528

:'(:'(ffff

adf_528

上大啊啊啊啊

adf_528

上大啊啊啊啊dafasdfsd