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楼主: lyj65102897

神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计

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发表于 2010-12-1 18:43:53 | 显示全部楼层
好书,质量看着很清楚
发表于 2011-1-20 04:47:19 | 显示全部楼层
%BP神经网络算法matlab实现

%相关资料参考《智能控制及其matlab实现》——电子工业出版社,李国勇编著

%BP网络的第一阶段学习期(训练加权系数wki,wij)
%初始化
lr=0.05;err_goal=0.001;     %lr为学习速率;err_goal为期望误差最小值
max_epoch=10000;a=0.9;      %max_epoch为训练的最大次数;a为惯性系数
Oi=0;Ok=0;                  %置隐含层和输出层各神经元输出初值为0
%提供两组训练集和目标值(3输入,2输出)
%X=[1 1;-1 -1;1 1];T=[1 1;1 1];
X=P;T=T;
%初始化wki,wij(M为输入节点j的数量;q为隐含层节点i的数量;L为输出节点k的数量)
[M,N]=size(X);q=8;[L,N]=size(T); %N为训练集对数量
wij=rand(q,M);wki=rand(L,q);
wij0=zeros(size(wij));wki0=zeros(size(wki));
for epoch=1:max_epoch
    %计算隐含层各神经元的输出
    NETi=wij*X;
    for j=1:N
        for i=1:q
            Oi(i,j)=2/(1+exp(-NETi(i,j)))-1;
        end
    end
    %计算输出层各神经元输出
    NETk=wki*Oi;
    for i=1:N
        for k=1
            Ok(k,i)=2/(1+exp(-NETk(k,i)))-1;
        end
    end
    %计算误差函数
    E=((T-Ok)'*(T-Ok))/2;
    if(E<err_goal)break;end
    %调整输出层加权系数
    deltak=Ok.*(1-Ok).*(T-Ok);
    w=wki;
    wki=wki+lr*deltak*Oi'+a*(wki-wki0);
    wki0=w;
    %调整隐含层加权系数
    deltai=Oi.*(1-Oi).*(deltak'*wki)';
    w=wij;
    wij=wij+lr*deltai*X'+a*(wij-wij0);
    wij0=w;
end
epoch               %显示计算次数

%BP网络的第二阶段工作期(根据局训练好的wki,wij和给定的输入计算输出)
X1=X;               %给定输入
%计算隐含层各神经元输出
NETi=wij*X1;
for j=1:N
    for i=1:q
        Oi(i,j)=2/(1+exp(-NETi(i,j)))-1;
    end
end
%计算输出层各神经元的输出
NETk=wki*Oi;
for i=1:N
    for k=1
        Ok(k,i)=2/(1+exp(-NETk(k,i)))-1;
    end
end
Ok                  %显示网络输出层的输出
发表于 2011-1-20 04:48:27 | 显示全部楼层
好多啊······
发表于 2011-1-20 04:52:50 | 显示全部楼层
太多了吧·················
发表于 2011-1-20 04:54:11 | 显示全部楼层
能不能一起发啊·········
发表于 2011-1-20 04:56:19 | 显示全部楼层
能不能一起发啊·········
发表于 2011-1-20 04:58:34 | 显示全部楼层
能不能一起发啊·········
发表于 2011-1-20 05:01:51 | 显示全部楼层
能不能一起发啊·········
发表于 2011-1-20 05:02:57 | 显示全部楼层
能不能一起发啊·········
发表于 2011-1-23 11:07:39 | 显示全部楼层
书还没看到呢,分先用光了!!!!悲哀呀!!!
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