?? bp.m
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P=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];%P為輸入矢量
T=[-1,-1,1,1]; %T為目標矢量
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%創建一個新的前向神經網絡
net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm');
%當前輸入層權值和閾值
inputWeights=net.IW{1,1}
inputbias=net.b{1}
%當前網絡層權值和閾值
layerWeights=net.LW{2,1}
layerWeihts=net.b{2}
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%設置訓練參數
net.trainParam.show=50;
net.trainParam.lr=0.05;
net.trainParam.mc=0.9;
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=1e-3;
pause
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%調用TRAINGDM算法訓練BP網絡
[net,tr]=train(net,P,T);
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%對BP網絡進行仿真
A=sim(net,P)
%計算仿真誤差
E=T-A
MSE=mse(E)
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