資源簡介
用matlab編制一個6-2-1的BP神經網絡。當輸入為一個六位數的中心對稱樣本時(例如1 0 0 0 0 1),輸出為1;否則,輸出為0。激活函數為logsig函數,采用梯度下降算法。
代碼片段和文件信息
clc;
clear;
traindata?=?xlsread(‘traindata.xlsx‘);%讀取訓練數據
traindatanumber?=?100;%訓練數據的數量
extraininput?=?traindata(1:traindatanumber1:6);
Y=mapminmax(extraininput);%對輸入數據歸一化處理
traininput?=?Y‘;
extrainstandoutput?=?traindata(1:traindatanumber7);
trainstandoutput?=?extrainstandoutput‘;
trainmomfactor?=?0.9;
lastdW21?=?0;
lastdW32?=?0;
epoch?=?100000;
LearningRate?=?0.01;
errorprecision?=?0.01;
%?W21?=?ones(26);
%?W32?=?ones(12);
%?B21?=?ones(21);
%?B32?=?ones(11);
%??W21?=[-1?0?0?1?-1?1;-1?-1?-1?0?-1?0];
%??B21?=?[1;?-1];
%??W32?=?[1?-1];
%??B32?=?[1];
?W21?=[-1.261?-0.014?0.005?0.142?-0.365?0.850;?-0.455?0.881?-0.504?0.167?-1.096?0.015];%對輸入層和隱藏層之間的權值進行初始賦值
?B21?=?[1.571;?-1.571];????%對輸入層和隱藏層之間的偏置進行初始賦值
?W32?=?[-0.237?-0.870];????%對隱藏層和輸出層之間的權值進行初始賦值
?B32?=?[
?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????3070??2018-10-22?13:50??MyBPnetwork(6-2-1)_matlab\BP_matlab2.m
?????文件????????8913??2018-10-22?09:38??MyBPnetwork(6-2-1)_matlab\textdata.xlsx
?????文件???????11114??2018-10-22?09:30??MyBPnetwork(6-2-1)_matlab\traindata.xlsx
?????目錄???????????0??2018-10-22?12:45??MyBPnetwork(6-2-1)_matlab\
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