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    文件類型: .m
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    發布日期: 2021-05-17
  • 語言: Matlab
  • 標簽: A2??sim??net??

資源簡介

[alphabet,targets]=prprob; % Character recognition problem definition S1=10; % 定義隱層神經元數目 [R, Q]= size(alphabet); % 獲取輸入變量數 [S2,Q]=size(targets); % 獲取輸出變量數 P=alphabet; % P為輸入矩陣 net= newff(minmax(P),[S1 S2],{'logsig' 'logsig'},'traingdx'); % 生成BP網絡 net.LW{2,1}= net.LW{2,1}*0.01; % 調整輸出層權值 net.b{2}= net.b{2}*0.01;

資源截圖

代碼片段和文件信息 

%神經網絡進行字符識別
close?all
clear
echo?on
clc
%用BP神經網絡進行英文字符識別
%NEWFF——生成一個新的bp神經網絡
%TRAIN——對神經網絡進行訓練
%SIM——對神經網絡進行仿真
pause?%?敲任意鍵開始
clc
%載入訓練樣本
[alphabettargets]=prprob
[R1Q1]=size（alphabet）
[R2Q2]=size（targets）
pause
clc
%生成神經網絡
S1=10
S2=R2
net=newff（minmax（alphabet）[S1?S2]{‘logsig‘?‘logsig‘}‘traingdx‘）;
net.LW{21}=net.LW{21}*0.01;
pause
clc
%訓練神經網絡
%1.用理想樣本訓練神經網絡
P=alphabet;
T=targets;
%net.performFcn=‘see‘;
net.trainParam.goal=0.1;
net.trainParam.show=20;
net.trainParam.epochs=5000;
net.trainParam.mc=0.095;
[nettr]=train（netPT）;
pause
clc
%2.用喊有不同程度噪聲的樣本訓練神經網絡
netn=net;
netn.trainParam.goal=0.6;
netn.trainPAram.epochs=300;
T=[targets?targets?targets?targets];
for?pass=1:10
fprintf（‘Pass=%.0f\n‘pass）;
P=[alphabetalphabet（alphabet+randn（R1Q1）*0.1）（alphabet+randn（R1Q1）*0.2）];
[netntr]=train（netnPT）;
echo?off
end
echo?on
pause
%3.再次用理想樣本訓練神經網絡
netn.trainParam.goal=0.1;
netn.trainParam.epochs=500;
netn.trainParam.show=5;
P=alphabet;
T=targets;
[netntr]=train（netnPT）;
%訓練

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