function?main（）
%%
clc
clear?all;
%close?all;
load（‘date1_5.mat‘‘feature‘）;
warning?off?all

SamNum=35;??????????????????%輸入樣本數(shù)量
TestSamNum=35;??????????????%測試樣本數(shù)量
ForcastSamNum=20;????????????%預(yù)測樣本數(shù)量
HiddenUnitNum=8;????????????%中間層隱節(jié)點(diǎn)數(shù)量取8
InDim=40;????????????????????%網(wǎng)絡(luò)輸入維度
OutDim=4;???????????????????%網(wǎng)絡(luò)輸出維度

%%input
p=[];t=[];pnew=[];
for?i=1:55
????if（mod（i11）<=7&&mod（i11）>0）
????????p=[p;feature（i:）];
????else
????????pnew=[pnew;feature（i:）];
????end
end
p=p‘;pnew=pnew‘;
%%output
s1=[0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?];
s2=[0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?1?1?1?1?1?1?1?1?1?1?1?1?1?1?];
s3=[0?0?0?0?0?0?0?1?1?1?1?1?1?1?1?1?1?1?1?1?1?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?];
s4=[1?1?1?1?1?1?1?0?0?0?0?0?0?0?1?1?1?1?1?1?1?0?0?0?0?0?0?0?1?1?1?1?1?1?1?];
t=[s1;s2;s3;s4];

size（t）?%%4*35?輸出
size（p）?%%40*35?輸入

[SamInminpmaxptnmintmaxt]=premnmx（pt）;?%原始樣本對（輸入和輸出）初始化

rand（‘state‘sum（100*clock））???%依據(jù)系統(tǒng)時鐘種子產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)
SamOut=tn;

TestSamIn=SamIn;???????????????????????????%這里取輸入樣本與測試樣本相同因?yàn)闃颖救萘科?br/>TestSamOut=SamOut;?????????????????????????%也取輸出樣本與測試樣本相同

MaxEpochs=50000;??????????????????????????????%最多訓(xùn)練次數(shù)為50000
lr=0.035;???????????????????????????????????????%學(xué)習(xí)速率為0.035
E0=0.65*10^（-3）;??????????????????????????????%目標(biāo)誤差為0.65*10^（-3）
W1=0.5*rand（HiddenUnitNumInDim）-0.2;???%初始化輸入層與隱含層之間的權(quán)值
B1=0.5*rand（HiddenUnitNum1）-0.2;???????%初始化輸入層與隱含層之間的閾值
W2=0.5*rand（OutDimHiddenUnitNum）-0.2;?%初始化輸出層與隱含層之間的權(quán)值
B2=0.5*rand（OutDim1）-0.2;????????????????%初始化輸出層與隱含層之間的閾值

ErrHistory=[];??????????????????????????????%給中間變量預(yù)先占據(jù)內(nèi)存
for?i=1:MaxEpochs
????%?????HiddenOut=logsig（W1*SamIn+repmat（B11SamNum））;?%?隱含層網(wǎng)絡(luò)輸出
????HiddenOut=1./（1+exp（-（W1*SamIn+repmat（B11SamNum））））;?%?隱含層網(wǎng)絡(luò)輸出
????
????NetworkOut=W2*HiddenOut+repmat（B21SamNum）;????%?輸出層網(wǎng)絡(luò)輸出
????Error=SamOut-NetworkOut;???????????????????????%?實(shí)際輸出與網(wǎng)絡(luò)輸出之差
????SSE=sumsqr（Error）???;????????????????????????????%能量函數(shù)（誤差平方和）
????
????ErrHistory=[ErrHistory?SSE];
????
????if?SSE????%?調(diào)整權(quán)值（閾值）
????Delta2=Error;
????Delta1=W2‘*Delta2.*HiddenOut.*（1-HiddenOut）;
????dW2=Delta2*HiddenOut‘;
????dB2=Delta2*ones（SamNum1）;
????dW1=Delta1*SamIn‘;
????dB1=Delta1*ones（SamNum1）;
????%對輸出層與隱含層之間的權(quán)值和閾值進(jìn)行修正
????W2=W2+lr*dW2;
????B2=B2+lr*dB2;
????%對輸入層與隱含層之間的權(quán)值和閾值進(jìn)行修正
????W1=W1+lr*dW1;
????B1=B1+lr*dB1;
end


HiddenOut=1./（1+exp（-（（W1*SamIn+repmat（B11TestSamNum）））））;?%?隱含層輸出最終結(jié)果

NetworkOut=W2*HiddenOut+repmat（B21TestSamNum）;????%?輸出層輸出最終結(jié)果
a=postmnmx（NetworkOutmintmaxt）;???????????????%?還原網(wǎng)絡(luò)輸出層的結(jié)果


%%
%?利用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測
pnewn=tramnmx（pnewminpmaxp）;?????????%歸一化；
HiddenOut=1./（1+exp（-（W1*pnewn+repmat（B11ForcastSamNum））））;
anewn=W2*HiddenOut+repmat（B21ForcastSamNum）;???????????%?輸出層輸出預(yù)測結(jié)果

%把網(wǎng)絡(luò)預(yù)測得到的數(shù)據(jù)還原為原始的數(shù)量級；
anew=postmnmx（anewnmintmaxt）;
answer=zeros（1size（anew2））;
d=1;
for?j=1:20
????for?i=4:-1:1
????????answer（j）=answer（j）+anew（ij）*d;
????????d=d*2;
????en

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2018-05-16?15:52??基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別\
?????文件????????3434??2016-07-10?13:19??基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別\main_can_use.m
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?????目錄???????????0??2017-09-16?12:16??基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別\YALE\
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............此處省略139個文件信息