BP神经网络matlab源程序代码

BP神经网络matlab源程序代码）

%******************************%

学习程序

%******************************%

%======原始数据输入========

p=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928 3497 2261;...

3497 2261 6921;2261 6921 1391;6921 1391 3580;1391 3580 4451;3580 4451 2636;...

4451 2636 3471;2636 3471 3854;3471 3854 3556;3854 3556 2659;3556 2659 4335;...

2659 4335 2882;4335 2882 4084;4335 2882 1999;2882 1999 2889;1999 2889 2175;...

2889 2175 2510;2175 2510 3409;2510 3409 3729;3409 3729 3489;3729 3489 3172;...

3489 3172 4568;3172 4568 4015;]';

%===========期望输出=======

t=[4554 2928 3497 2261 6921 1391 3580 4451 2636 3471 3854 3556 2659 ... 4335 2882 4084 1999 2889 2175 2510 3409 3729 3489 3172 4568 4015 ... 3666];

ptest=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928 3497 2261;...

3497 2261 6921;2261 6921 1391;6921 1391 3580;1391 3580 4451;3580 4451 2636;...

4451 2636 3471;2636 3471 3854;3471 3854 3556;3854 3556 2659;3556 2659 4335;...

2659 4335 2882;4335 2882 4084;4335 2882 1999;2882 1999 2889;1999 2889 2175;...

2889 2175 2510;2175 2510 3409;2510 3409 3729;3409 3729 3489;3729 3489 3172;...

3489 3172 4568;3172 4568 4015;4568 4015 3666]';

[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %将数据归一化

NodeNum1 =4; % 隐层第一层节点数

NodeNum2=7; % 隐层第二层节点数

TypeNum = 5; % 输出维数

TF1 = 'tansig';

TF2 = 'tansig';

TF3 = 'tansig';

net=newff(minmax(pn),[NodeNum1,NodeNum2,TypeNum],{TF1 TF2 TF3},'traingdx');

%网络创建traingdm

net.trainParam.show=50;

net.trainParam.epochs=50000; %训练次数设置

net.trainParam.goal=1e-5; %训练所要达到的精度

net.trainParam.lr=0.01; %学习速率

net.trainParam.mc=0.9;

net.trainParam.lr_inc=1.05;

net.trainParam.lr_dec=0.7;

net.trainParam.max_perf_inc=1.04;

net=train(net,pn,tn);

p2n=tramnmx(ptest,minp,maxp);%测试数据的归一化

an=sim(net,p2n);

[a]=postmnmx(an,mint,maxt) %数据的反归一化，即最终想得到的预测结果

plot(1:length(ttest),ttest,'o',1:length(ttest),a,'+');

title('o表示预测值--- *表示实际值')

grid on

%m=length(a); %向量a的长度

%t1=[t,a(m)];

error=ttest-a; %误差向量

figure

plot(1:length(error),error,'-.')

title('误差变化图')

grid on

[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %??êy?Y1éò??ˉ

NodeNum1 =4; % òt2?μúò?2??úμ?êy

NodeNum2=7; % òt2?μú?t2??úμ?êy

TypeNum = 5; % ê?3???êy

TF1 = 'tansig';

TF2 = 'tansig';

TF3 = 'tansig';

net=newff(minmax(pn),[NodeNum1,NodeNum2,TypeNum],{TF1 TF2

TF3},'trainrp');

%í???′′?¨traingdm

net.trainParam.show=50;

net.trainParam.epochs=50000; %?μá·′?êyéè??

net.trainParam.goal=1e-5; %?μá·?ùòa′?μ?μ????è

net.trainParam.lr=0.01; %?§?°?ù?ê

%net.trainParam.mc=0.9;

%net.trainParam.lr_inc=1.05;

%net.trainParam.lr_dec=0.7;

%net.trainParam.max_perf_inc=1.04;

%trainrp

net.trainParam.delt_inc=1.2;

net.trainParam.delt_dec=0.5;

net.trainParam.delta0=0.07;

net.trainParam.deltamax=50.0;

net=train(net,pn,tn);

p2n=tramnmx(p,minp,maxp);%2aê?êy?Yμ?1éò??ˉ

an=sim(net,p2n);

[a]=postmnmx(an,mint,maxt) %êy?Yμ?·′1éò??ˉ ￡??′×?????μ?μ?μ??¤2a?á1?

plot(1:length(t),t,'o',1:length(a),a,'+');

title('o±íê??¤2a?μ--- *±íê?êμ?ê?μ')

grid on

%m=length(a); %?òá?aμ?3¤?è

%t1=[t,a(m)];

error=t-a; %?ó2??òá?

figure

plot(1:length(error),error,'-.')

title('?ó2?±??ˉí?')

grid on

%输入参数依次为:'样本P范围',[各层神经元数目],{各层传递函数},'训练函数'

%训练函数traingd--梯度下降法，有7个训练参数.

%训练函数traingdm--有动量的梯度下降法,附加1个训练参数mc(动量因子，缺省为0.9)

%训练函数traingda--有自适应lr的梯度下降法,附加3个训练参数:lr_inc(学习率增长比，缺省为1.05;

% lr_dec(学习率下降比，缺省为0.7);max_perf_inc(表现函数增加最大比，缺省为1.04)

%训练函数traingdx--有动量的梯度下降法中赋以自适应lr的方法，附加traingdm和traingda 的4个附加参数

%训练函数trainrp--弹性梯度下降法,可以消除输入数值很大或很小时的误差，附加4个训练参数:

% delt_inc(权值变化增加量，缺省为1.2);delt_dec(权值变化减小量，缺省为0.5);

% delta0(初始权值变化，缺省为0.07);deltamax(权值变化最大值,缺省为50.0) % 适合大型网络

%训练函数traincgf--Fletcher-Reeves共轭梯度法;训练函数traincgp--Polak-Ribiere共轭梯度法;

%训练函数traincgb--Powell-Beale共轭梯度法

%共轭梯度法占用存储空间小,附加1训练参数searchFcn(一维线性搜索方法,缺省为srchcha);缺少1个训练参数lr

%训练函数trainscg--量化共轭梯度法,与其他共轭梯度法相比，节约时间.适合大型网络

% 附加2个训练参数:sigma(因为二次求导对权值调整的影响参数，缺省为5.0e-5);

% lambda(Hessian阵不确定性调节参数，缺省为5.0e-7)

% 缺少1个训练参数:lr

%训练函数trainbfg--BFGS拟牛顿回退法,收敛速度快,但需要更多内存,与共轭梯度法训练参数相同,适合小网络

%训练函数trainoss--一步正割的BP训练法,解决了BFGS消耗内存的问题,与共轭梯度法训练参数相同

%训练函数trainlm--Levenberg-Marquardt训练法,用于内存充足的中小型网络

net=init(net);

net.trainparam.epochs=20000; %最大训练次数(前缺省为10,自trainrp后，缺省为100) net.trainparam.lr=0.05; %学习率(缺省为0.01)

net.trainparam.show=25; %限时训练迭代过程(NaN表示不显示，缺省为25)

net.trainparam.goal=1e-8; %训练要求精度(缺省为0)

%net.trainparam.max_fail 最大失败次数(缺省为5)

%net.trainparam.min_grad 最小梯度要求(前缺省为1e-10，自trainrp后，缺省为1e-6) %net.trainparam.time 最大训练时间(缺省为inf)

[net,tr]=train(net,P,t); %网络训练

a=sim(net,H) %网络仿真

人工神经网络Matlab实现代码

以下是用Matlab中的m语言编写的BP神经网络代码，实现的是一个正弦函数的拟合过程，包括了初始化、BP算法、绘制曲线等过程，可以将代码放到一个M文件中运行，以下是代码： defaultpoints=20; %%%%%%%%%隐含层节点数 inputpoints=1; %%%%%%%%%输入层节点数 outputpoints=1; %%%%%%%%%输出层节点数 Testerror=zeros(1,100);%%%%每个测试点的误差记录 a=zeros(1,inputpoints);%%%%输入层节点值 y=zeros(1,outputpoints);%%%样本节点输出值 w=zeros(inputpoints,defaultpoints);%%%%%输入层和隐含层权值 %初始化权重很重要，比如用rand函数初始化则效果非常不确定，不如用zeros初始化 v=zeros(defaultpoints,outputpoints);%%%%隐含层和输出层权值 bin=rand(1,defaultpoints);%%%%%隐含层输入 bout=rand(1,defaultpoints);%%%%隐含层输出 base1=0*ones(1,defaultpoints);%隐含层阈值，初始化为0 cin=rand(1,outputpoints);%%%%%%输出层输入 cout=rand(1,outputpoints);%%%%%输出层输出 base2=0*rand(1,outputpoints);%%输出层阈值 error=zeros(1,outputpoints);%%%拟合误差 errors=0;error_sum=0; %%%误差累加和 error_rate_cin=rand(defaultpoints,outputpoints);%%误差对输出层节点权值的导数 error_rate_bin=rand(inputpoints,defaultpoints);%%%误差对输入层节点权值的导数 alfa=0.5; %%%% alfa 是隐含层和输出层权值-误差变化率的系数，影响很大 belt=0.5; %%%% belt 是隐含层和输入层权值-误差变化率的系数，影响较小 gama=5; %%%% gama 是误差放大倍数，可以影响跟随速度和拟合精度,当gama大于2时误差变大，容易震荡 %%%%规律100个隐含节点，当alfa *gama =1.5时，效果好，其他值误差变大，belt基本不影响效果 %%%%规律200个隐含节点，当alfa *gama =0.7时，效果好，其他值误差变大，belt基本不影响效果，最小误差和100个隐含点一样 %%%%规律50个隐含节点，当alfa *gama =3时，效果好，其他值误差变大，belt基本不影响效果，最小误差和100个隐含点一样 trainingROUND=200;% 训练次数,有时训练几十次比训练几百次上千次效果要好很多sampleNUM=361; % 样本点数 x1=zeros(sampleNUM,inputpoints); %样本输入矩阵 y1=zeros(sampleNUM,outputpoints); %样本输出矩阵 x2=zeros(sampleNUM,inputpoints); %测试输入矩阵

BP神经网络的数据分类MATLAB源代码.doc

%%%清除空间 clc clear all ; close all ; %%%训练数据预测数据提取以及归一化 %%%下载四类数据 load data1 c1 load data2 c2 load data3 c3 load data4 c4 %%%%四个特征信号矩阵合成一个矩阵data ( 1:500 , : ) = data1 ( 1:500 , :) ; data ( 501:1000 , : ) = data2 ( 1:500 , : ) ; data ( 1001:1500 , : ) = data3 ( 1:500 , : ) ; data ( 1501:2000 , : ) = data4 ( 1:500 , : ) ; %%%%%%从1到2000间的随机排序 k = rand ( 1 , 2000 ) ; [ m , n ] = sort ( k ) ; %%m为数值，n为标号

%%%%%%%%%%%输入输出数据 input = data ( : , 2:25 ) ; output1 = data ( : , 1) ; %%%%%%把输出从1维变到4维 for i = 1 : 1 :2000 switch output1( i ) case 1 output( i , :) = [ 1 0 0 0 ] ; case 2 output( i , :) = [ 0 1 0 0 ] ; case 3 output( i , :) = [ 0 0 1 0 ] ; case 4 output( i , :) = [ 0 0 0 1 ] ; end end %%%%随机抽取1500个样本作为训练样本，500个样本作为预测样本 input_train = input ( n( 1:1500 , : ) )’ ; output_train = output ( n( 1:1500 , : ) )’ ; input_test = input ( n( 1501:2000 , : ) )’ ;

基于遗传算法的BP神经网络MATLAB代码

用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例（转） 由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码，所以直接利用Matlab遗传算法工具箱。以下贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要应用于其它情况，只需改动编解码函数即可。 程序一：GA训练BP权值的主函数 function net=GABPNET(XX,YY) %-------------------------------------------------------------------------- % GABPNET.m % 使用遗传算法对BP网络权值阈值进行优化，再用BP算法训练网络 %-------------------------------------------------------------------------- %数据归一化预处理 nntwarn off XX=[1:19;2:20;3:21;4:22]'; YY=[1:4]; XX=premnmx(XX); YY=premnmx(YY); YY %创建网络 net=newff(minmax(XX),[19,25,1],{'tansig','tansig','purelin'},'tra inlm'); %下面使用遗传算法对网络进行优化 P=XX; T=YY; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隐含层节点数 S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度 aa=ones(S,1)*[-1,1]; popu=50;%种群规模 save data2 XX YY % 是将 xx,yy 二个变数的数值存入 data2 这个MAT-file，initPpp=initializega(popu,aa,'gabpEval');%初始化种群 gen=100;%遗传代数

BP神经网络matlab源程序代码

close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 % 定义训练样本 % P为输入矢量 P=[0.7317 0.6790 0.5710 0.5673 0.5948;0.6790 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292; ... 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292 0.6488;0.5673 0.5948 0.6292 0.6488 0.6130; ... 0.5948 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654; 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567; ... 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673;0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976; ... 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 0.6269;0.5567 0.5673 0.5976 0.6269 0.6274; ... 0.5673 0.5976 0.6269 0.6274 0.6301;0.5976 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803; ... 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668;0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896; ... 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497]; % T为目标矢量 T=[0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 ... 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094]; % Ptest为测试输入矢量 Ptest=[0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094;0.6668 0.6896 0.7497 0.8094 0.8722; ... 0.6896 0.7497 0.8094 0.8722 0.9096]; % Ttest为测试目标矢量 Ttest=[0.8722 0.9096 1.0000]; % 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P'),[12,1],{'logsig','purelin'},'traingdm'); % 设置训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 5000; net.trainParam.goal = 0.001; % 调用TRAINGDM算法训练 BP 网络 [net,tr]=train(net,P',T); % 对BP网络进行仿真 A=sim(net,P'); figure; plot((1993:2007),T,'-*',(1993:2007),A,'-o'); title('网络的实际输出和仿真输出结果，*为真实值，o为预测值'); xlabel('年份'); ylabel('客运量'); % 对BP网络进行测试 A1=sim(net,Ptest');

基于matlab实现BP神经网络模型仿真

基于BP神经网络模型及改进模型对全国历年车祸次数预测 一、背景 我国今年来随着经济的发展，汽车需求量不断地增加，所以全国每年的车祸次数也被越来越被关注，本文首先搜集全国历年车祸次数，接着通过这些数据利用BP神经网络模型和改进的径向基函数网络进行预测，最后根据预测结果，分析模型的优劣，从而达到深刻理解BP神经网络和径向基函数网络的原理及应用。所用到的数据即全国历年车祸次数来自中国汽车工业信息网，网址如下： https://www.wendangku.net/doc/6411523907.html,/autoinfo_cn/cszh/gljt/qt/webinfo/2006/05/124650 1820021204.htm 制作历年全国道路交通事故统计表如下所示： 二、问题研究 （一）研究方向 （1）通过数据利用BP神经网络模型预测历年全国交通事故次数并与实际值进行比较。（2）分析BP神经网络模型改变训练函数再进行仿真与之前结果进行对比。 （3）从泛化能力和稳定性等方面分析BP神经网络模型的优劣。 （4）利用径向基函数网络模型进行仿真，得到结果与采用BP神经网络模型得到的结果进行比较。

（二）相关知识 （1）人工神经网络 人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 人工神经网络有以下几个特征： （1）非线性非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性网络关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。 （2）非局限性一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。 （3）非常定性人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。 （4）非凸性一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。 （2）BP神经网络模型 BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。 （3）径向基函数网络模型 径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络由三层组成，输入层节点只传递输入信号到隐层，隐层节点由像高斯函数那样的辐射状作用函数构成，而输出层节点通常是简单的线性函数。 隐层节点中的作用函数（基函数）对输入信号将在局部产生响应，也就是说，当输入信号靠近基函数的中央范围时，隐层节点将产生较大的输出，由此看出这种网络具有局部逼近能力，所以径向基函数网络也称为局部感知场网络。

BP神经网络MATLAB代码

BP神经网络matlab代码 p=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;29283497 2261;... 349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;35804451 2636;... 445126363471;263634713854;347138543556;385435562659;35562659 4335;... 265943352882;433528824084;433528821999;288219992889;19992889 2175;... 288921752510;217525103409;251034093729;340937293489;37293489 3172;... 348931724568;317245684015;]'; %====期望输出======= t=[4554292834972261692113913580445126363471385435562659... 4335288240841999288921752510340937293489317245684015... 3666]; ptest=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;29283497 2261;... 349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;35804451 2636;... 445126363471;263634713854;347138543556;385435562659;35562659 4335;... 265943352882;433528824084;433528821999;288219992889;19992889 2175;... 288921752510;217525103409;251034093729;340937293489;37293489 3172;... 348931724568;317245684015;456840153666]'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);%将数据归一化 NodeNum1=20;%隐层第一层节点数 NodeNum2=40;%隐层第二层节点数 TypeNum=1;%输出维数 TF1='tansig'; TF2='tansig'; TF3='tansig'; net=newff(minmax(pn),[NodeNum1,NodeNum2,TypeNum],{TF1TF2 TF3},'traingdx');

BP神经网络matlab源程序代码

BP神经网络matlab源程序代码） %******************************% 学习程序 %******************************% %======原始数据输入======== p=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928 3497 2261;... 3497 2261 6921;2261 6921 1391;6921 1391 3580;1391 3580 4451;3580 4451 2636;... 4451 2636 3471;2636 3471 3854;3471 3854 3556;3854 3556 2659;3556 2659 4335;... 2659 4335 2882;4335 2882 4084;4335 2882 1999;2882 1999 2889;1999 2889 2175;... 2889 2175 2510;2175 2510 3409;2510 3409 3729;3409 3729 3489;3729 3489 3172;... 3489 3172 4568;3172 4568 4015;]'; %===========期望输出======= t=[4554 2928 3497 2261 6921 1391 3580 4451 2636 3471 3854 3556 2659 ... 4335 2882 4084 1999 2889 2175 2510 3409 3729 3489 3172 4568 4015 ... 3666]; ptest=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928 3497 2261;... 3497 2261 6921;2261 6921 1391;6921 1391 3580;1391 3580 4451;3580 4451 2636;... 4451 2636 3471;2636 3471 3854;3471 3854 3556;3854 3556 2659;3556 2659 4335;... 2659 4335 2882;4335 2882 4084;4335 2882 1999;2882 1999 2889;1999 2889 2175;... 2889 2175 2510;2175 2510 3409;2510 3409 3729;3409 3729 3489;3729 3489 3172;... 3489 3172 4568;3172 4568 4015;4568 4015 3666]'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %将数据归一化 NodeNum1 =20; % 隐层第一层节点数 NodeNum2=40; % 隐层第二层节点数 TypeNum = 1; % 输出维数 TF1 = 'tansig';

BP神经网络matlab代码 (1)

%======原始数据输入======== p=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;29283497 2261;... 349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;35804451 2636;... 445126363471;263634713854;347138543556;385435562659;35562659 4335;... 265943352882;433528824084;433528821999;288219992889;19992889 2175;... 288921752510;217525103409;251034093729;340937293489;37293489 3172;... 348931724568;317245684015;]'; %期望输出 t=[4554292834972261692113913580445126363471385435562659... 4335288240841999288921752510340937293489317245684015... 3666]; pt=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;29283497 2261;... 349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;35804451 2636;... 445126363471;263634713854;347138543556;385435562659;35562659 4335;... 265943352882;433528824084;433528821999;288219992889;19992889 2175;... 288921752510;217525103409;251034093729;340937293489;37293489 3172;... 348931724568;317245684015;456840153666]';%测试输入数据 tt=[………];%测试输出数据 [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);%将数据归一化 NodeNum1=12;%隐层节点 TypeNum=1;%输出节点 TF1='tansig'; TF2='tansig'; net=newff(minmax(pn),[NodeNum1,TypeNum],{TF1 TF2},'traingdx'); inputWeights=net.IW{1,1};%第一层权值输出

bp神经网络及matlab实现

bp神经网络及matlab实现 分类：算法学习2012-06-20 20:56 66399人阅读评论(28) 收藏举报网络matlab算法functionnetworkinput 本文主要内容包括：(1) 介绍神经网络基本原理，(2) https://www.wendangku.net/doc/6411523907.html,实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法。 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在https://www.wendangku.net/doc/6411523907.html,/wiki/Iris_flower_data_set 找到。这里简要介绍一下Iris数据集： 有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的数据。 一种解决方法是用已有的数据训练一个神经网络用作分类器。 如果你只想用C#或Matlab快速实现神经网络来解决你手头上的问题，或者已经了解神经网络基本原理，请直接跳到第二节——神经网络实现。 第一节、神经网络基本原理 1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型 人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示：

图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为： 图中yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为： 若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即： X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ]

BP神经网络的设计实例MATLAB编程

神经网络的设计实例(MATLAB编程) 例1 采用动量梯度下降算法训练BP 网络。 训练样本定义如下： 输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为t = [-1 -1 1 1] 解：本例的MATLAB 程序如下： close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对BP 神经网络进行训练 % SIM——对BP 神经网络进行仿真 pause % 敲任意键开始 clc % 定义训练样本 P=[-1, -2, 3, 1; -1, 1, 5, -3]; % P 为输入矢量 T=[-1, -1, 1, 1]; % T 为目标矢量 pause; clc % 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net.IW{1,1} inputbias=net.b{1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net.LW{2,1} layerbias=net.b{2} pause clc % 设置训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3; pause clc % 调用TRAINGDM 算法训练BP 网络 [net,tr]=train(net,P,T);

Matlab神经网络30个案例第1案例代码

%% 清空环境变量 clc clear %% 训练数据预测数据提取及归一化 %下载四类语音信号 load data1 c1 load data2 c2 load data3 c3 load data4 c4 %四个特征信号矩阵合成一个矩阵 data(1:500,:)=c1(1:500,:); data(501:1000,:)=c2(1:500,:); data(1001:1500,:)=c3(1:500,:); data(1501:2000,:)=c4(1:500,:); %从1到2000间随机排序 k=rand(1,2000); [m,n]=sort(k); %输入输出数据 input=data(:,2:25); output1 =data(:,1); %把输出从1维变成4维 for i=1:2000 switch output1(i) case 1 output(i,:)=[1 0 0 0]; case 2 output(i,:)=[0 1 0 0]; case 3 output(i,:)=[0 0 1 0]; case 4 output(i,:)=[0 0 0 1]; end end %随机提取1500个样本为训练样本，500个样本为预测样本input_train=input(n(1:1500),:)'; output_train=output(n(1:1500),:)'; input_test=input(n(1501:2000),:)';

output_test=output(n(1501:2000),:)'; %输入数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); %% 网络结构初始化 innum=24; midnum=25; outnum=4; %权值初始化 w1=rands(midnum,innum); b1=rands(midnum,1); w2=rands(midnum,outnum); b2=rands(outnum,1); w2_1=w2;w2_2=w2_1; w1_1=w1;w1_2=w1_1; b1_1=b1;b1_2=b1_1; b2_1=b2;b2_2=b2_1; %学习率 xite=0.1 alfa=0.01; %% 网络训练 for ii=1:10 E(ii)=0; for i=1:1:1500 %% 网络预测输出 x=inputn(:,i); % 隐含层输出 for j=1:1:midnum I(j)=inputn(:,i)'*w1(j,:)'+b1(j); Iout(j)=1/(1+exp(-I(j))); end % 输出层输出 yn=w2'*Iout'+b2; %% 权值阀值修正 %计算误差 e=output_train(:,i)-yn; E(ii)=E(ii)+sum(abs(e));

(完整版)BP神经网络matlab实例(简单而经典)

p=p1';t=t1'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %原始数据归一化 net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingdx');%设置网络,建立相应的BP网络net.trainParam.show=2000; % 训练网络 net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.epochs=100000; net.trainParam.goal=1e-5; [net,tr]=train(net ,pn,tn); %调用TRAINGDM算法训练BP 网络 pnew=pnew1'; pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp); anewn=sim(net,pnewn); %对BP网络进行仿真 anew=postmnmx(anewn,mint,maxt); %还原数据 y=anew'; 1、BP网络构建 （1）生成BP网络 = net newff PR S S SNl TF TF TFNl BTF BLF PF (,[1 2...],{ 1 2...},,,) PR：由R维的输入样本最小最大值构成的2 R?维矩阵。 S S SNl：各层的神经元个数。 [ 1 2...] { 1 2...} TF TF TFNl：各层的神经元传递函数。 BTF：训练用函数的名称。 （2）网络训练 [,,,,,] (,,,,,,) = net tr Y E Pf Af train net P T Pi Ai VV TV （3）网络仿真 = [,,,,] (,,,,) Y Pf Af E perf sim net P Pi Ai T {'tansig','purelin'},'trainrp'

matlab 通用神经网络代码

matlab 通用神经网络代码 学习了一段时间的神经网络,总结了一些经验,在这愿意和大家分享一下, 希望对大家有帮助,也希望大家可以把其他神经网络的通用代码在这一起分享 感应器神经网络、线性网络、BP神经网络、径向基函数网络 %通用感应器神经网络。 P=[ -40; 1 50];%输入向量 T=[1 1 0 0 1];%期望输出 plotpv(P,T);%描绘输入点图像 net=newp([-40 1;-1 50],1);%生成网络，其中参数分别为输入向量的范围和神经元感应器数量hold on linehandle=plotpc{1},{1}); a=1:25%训练次数 [net,Y,E]=adapt(net,P,T); linehandle=plotpc{1},{1},linehandle); drawnow; end %通用newlin程序 %通用线性网络进行预测 time=0::5; T=sin(time*4*pi); Q=length(T);

P=zeros(5,Q);%P中存储信号T的前5(可变，根据需要而定)次值，作为网络输入。P(1,2:Q)=T(1,1:(Q-1)); P(2,3:Q)=T(1,1:(Q-2)); P(3,4:Q)=T(1,1:(Q-3)); P(4,5:Q)=T(1,1:(Q-4)); P(5,6:Q)=T(1,1:(Q-5)); plot(time,T)%绘制信号T曲线 xlabel('时间'); ylabel('目标信号'); title('待预测信号'); net=newlind(P,T);%根据输入和期望输出直接生成线性网络 a=sim(net,P);%网络测试 figure(2) plot(time,a,time,T,'+') xlabel('时间'); ylabel('输出-目标+'); title('输出信号和目标信号'); e=T-a; figure(3) plot(time,e) hold on plot([min(time) max(time)],[0 0],'r:')%可用plot(x,zeros(size(x)),'r:')代替 hold off xlabel('时间'); ylabel('误差'); title('误差信号');

神经网络Matlab编程程序代码

神经网络Matlab编程程序代码 clear all; close all; xite=0.25; alfa=0.05; S=1; IN=4;H=5;Out=3; if S==1 wi=[-0.6394 -0.2696 -0.3756 -0.7023; -0.8503 -0.2013 -0.5024 -0.2596; -1.0749 0.5543 -1.6820 -0.5437; -0.3625 -0.0724 -0.6463 -0.2859; 0.1425 0.0279 -0.5406 -0.7660]; wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi; wo=[ 0.7576 0.2616 0.5820 -0.1416 -0.1325; -0.1146 0.2949 0.8352 0.2205 0.4508; 0.7201 0.4566 0.7672 0.4962 0.3632]; wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo; end if S==2 wi=[-0.2846 0.2193 -0.5097 -1.0668; -0.7484 -0.1210 -0.4708 0.0988; -0.7176 0.8297 -1.6000 0.2049; -0.0858 0.1925 -0.6346 0.0347; 0.4358 0.2369 -0.4564 -0.1324]; wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi; wo=[1.0438 0.5478 0.8682 0.1446 0.1537; 0.1716 0.5811 1.1214 0.5067 0.7370; 1.0063 0.7428 1.0534 0.7824 0.6494]; wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo; end x=[0,0,0]; u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0; y_1=0;y_2=0;y_3=0; Oh=zeros(H,1); I=Oh; error_2=0; error_1=0; ts=0.001; for k=1:1:6000 time(k)=k*ts;

Grnn神经网络实现程序(基于Matlab)

%% 注本程序代码主体部分引自《MATLAB神经网络30个案例分析》 %% 为大家使用方便，本人在文件读入和输出部分做了修改，同时对关键语句进行了注释 %% 清空环境变量 clc; clear all close all nntwarn off; %% 载入数据 %建模数据_训练样本 load D:\NNS\in.txt load D:\NNS\out.txt %检验数据_测试样本 load D:\NNS\testin.txt load D:\NNS\testout.txt % 载入数据并将数据分成训练和预测两类 p_train=in; t_train=out; p_test=testin; t_test=testout; %% 交叉验证 desired_spread=[]; mse_max=10e20; desired_input=[]; desired_output=[]; result_perfp=[]; indices = crossvalind('Kfold',length(p_train),4);%交叉验证函数，这里的4表示4折，即将length(p_train)个样本分成4组。 h = waitbar(0,'正在寻找最优化参数....') %进度条,h为句柄 k=1; for i = 1:4 %这里4是将元数据分为4份，其中3/4用来训练，1/4用来检验perfp=[]; disp(['以下为第',num2str(i),'次交叉验证结果']) %disp：显示函数，num2srt：数字转字符test = (indices == i); train = ~test; %为test及train赋值，注意这里的test及train均为逻辑值 p_cv_train=p_train(train,:); %通过逻辑值实现数据调取，从建模数据中选取 t_cv_train=t_train(train,:); %通过逻辑值实现数据调取，从建模数据中选取 p_cv_test=p_train(test,:); %通过逻辑值实现数据调取，从建模数据中选取 t_cv_test=t_train(test,:); %通过逻辑值实现数据调取，从建模数据中选取 p_cv_train=p_cv_train'; %转置 t_cv_train=t_cv_train'; %转置 p_cv_test= p_cv_test'; %转置 t_cv_test= t_cv_test'; %转置

matlab神经网络工具箱创建神经网络

为了看懂师兄的文章中使用的方法，研究了一下神经网络 昨天花了一天的时间查怎么写程序，但是费了半天劲，不能运行，百度知道里倒是有一个，可以运行的，先贴着做标本 % 生成训练样本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5; 110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5; 110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5]; 0 1.318 300 0.1 15 2 18 1 2]; T=[54248 162787 168380 314797; 28614 63958 69637 82898; 86002 402710 644415 328084; 230802 445102 362823 335913; 60257 127892 76753 73541; 34615 93532 80762 110049; 56783 172907 164548 144040]; @907 117437 120368 130179]; m=max(max(P)); n=max(max(T)); P=P'/m; T=T'/n; %-------------------------------------------------------------------------% pr(1:9,1)=0; %输入矢量的取值范围矩阵 pr(1:9,2)=1; bpnet=newff(pr,[12 4],{'logsig', 'logsig'}, 'traingdx', 'learngdm'); %建立BP神经网络， 12个隐层神经元，4个输出神经元 %tranferFcn属性 'logsig' 隐层采用Sigmoid传输函数 %tranferFcn属性 'logsig' 输出层采用Sigmoid传输函数 %trainFcn属性 'traingdx' 自适应调整学习速率附加动量因子梯度下降反向传播算法训练函数 %learn属性 'learngdm' 附加动量因子的梯度下降学习函数 net.trainParam.epochs=1000;%允许最大训练步数2000步 net.trainParam.goal=0.001; %训练目标最小误差0.001 net.trainParam.show=10; %每间隔100步显示一次训练结果 net.trainParam.lr=0.05; %学习速率0.05

BP神经网络matlab程序入门实例

认真品味，定会有收获。 BP神经网络matlab源程序代码） %原始数据输入 p=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;29283497 2261;... 349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;35804451 2636;... 445126363471;263634713854;347138543556;385435562659;35562659 4335;... 265943352882;433528824084;433528821999;288219992889;19992889 2175;... 288921752510;217525103409;251034093729;340937293489;37293489 3172;... 348931724568;317245684015;]'; %期望输出 t=[4554292834972261692113913580445126363471385435562659... 4335288240841999288921752510340937293489317245684015... 3666]; ptest=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;2928 34972261;... 349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;35804451 2636;... 445126363471;263634713854;347138543556;385435562659;35562659 4335;... 265943352882;433528824084;433528821999;288219992889;19992889 2175;... 288921752510;217525103409;251034093729;340937293489;37293489 3172;... 348931724568;317245684015;456840153666]'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);%将数据归一化 NodeNum1=20;%隐层第一层节点数 NodeNum2=40;%隐层第二层节点数 TypeNum=1;%输出维数 TF1='tansig'; TF2='tansig'; TF3='tansig'; net=newff(minmax(pn),[NodeNum1,NodeNum2,TypeNum], {TF1TF2TF3},'traingdx'); %网络创建traingdm net.trainParam.show=50; net.trainParam.epochs=50000;%训练次数设置 net.trainParam.goal=1e-5;%训练所要达到的精度