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?? 《MATLAB工具箱的神經網絡理論與應用》叢爽編
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P = [ 0.1  0.5; 0.3  -0.2 ];	% 已知輸入矢量數據
S1 = 2;	S2 =3;	S3 = 5;		    % 已知各層節點數
[ R, Q ] = size (P);		    % 求出輸入矢量的行和列
[ W1, B1 ] = rands (S1, R);		% 給第一隱含層權值賦(-1, 1)之間的隨機值
[ W2, B2 ] = rands (S2, S1);	% 給第二隱含層權值賦(-1, 1)之間的隨機值
[ W3, B3 ] = rands (S3, S2);	% 給輸出層權值賦(-1, 1)之間的隨機值
B10 = cat(2, B1, B1);           % 通過B10 = [B1, B1]將S1 1的B1矩陣合成為一個
                                % S1 Q的B10矩陣以便進行下面的加法運算
n1 = W1*P + B10;				% 計算第一層的加權輸入和
A1 = hardlims ( n1 )		    % 計算第一層輸出表達式
B20 = cat(2, B2, B2);			% 用兩個S2 1的B2矩陣組成一個S2 Q矩陣
n2 = W2*A1 + B20;			    % 計算第二層的加權輸入和
A2 = logsig ( n2 )		        % 計算第二層輸出表達式
B30 = cat(2, B3, B3);			% 用兩個S3 1的B3矩陣組成一個S3 Q矩陣
n3 = W3*A2 + B30; 			    % 計算輸出層的加權輸入和
A3 = purelin ( n3 )		        % 計算輸出層輸出表達式

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