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?? bp.m

?? 基本遺傳算法,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法,BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法,一共5個源代碼.程序可移植性強.
?? M
字號:
function main()
%%用于函數(shù)逼近的BP算法程序
tic,
SamNum=100;  %訓練樣本數(shù)
TestSamNum=101;  %測試樣本數(shù)
HiddenUnitNum=10;  %隱節(jié)點數(shù)
InDim=1;  %輸入樣本維數(shù)
OutDim=1;  %輸出維數(shù)
 
%根據(jù)樣本目標函數(shù)獲得樣本輸入/輸出
rand('state',sum(100*clock))  %產(chǎn)生均勻分布的隨機矩陣,元素0.0-1.0
NoiseVar=0.1;
Noise=NoiseVar*randn(1,SamNum);  %產(chǎn)生正態(tài)分布的隨機矩陣
SamIn=8*rand(1,SamNum)-4; %1*100
SamOutNoise=1.1*(1-SamIn+2*SamIn.^2).*exp(-SamIn.^2/2);
SamOut=SamOutNoise+Noise;

TestSamIn=-4:0.08:4;
TestSamOut=1.1*(1-TestSamIn+2*TestSamIn.^2).*exp(-TestSamIn.^2/2);

figure
hold on
grid
plot(SamIn,SamOut,'r+')
plot(TestSamIn,TestSamOut,'g--')
xlabel('Inputx');
ylabel('Outputy');

MaxEpochs=20000;  %最大訓練次數(shù)
lr=0.003;  %學習率
E0=0.3;  %目標誤差

W1=0.2*rand(HiddenUnitNum,InDim)-0.1;  %輸入層到隱層的初始權值10*1
B1=0.2*rand(HiddenUnitNum,1)-0.1;  %隱節(jié)點的初始閾值10*1
W2=0.2*rand(OutDim,HiddenUnitNum)-0.1;  %隱層到輸出層的初始權值1*10
B2=0.2*rand(OutDim,1)-0.1;  %輸出層初始閾值1*1

W1Ex=[W1 B1];  %輸入層到隱層的初始權值擴展10*2
W2Ex=[W2 B2];  %隱層到輸出層的初始權值擴展1*11

SamInEx=[SamIn' ones(SamNum,1)]';  %輸入樣本擴展,ones可產(chǎn)生全1矩陣2*100
ErrHistory=[];   %記錄權值調整后的訓練誤差
for i=1:MaxEpochs
    %正向計算網(wǎng)絡各層輸出
    HiddenOut=logsig(W1Ex*SamInEx);%10*2*2*100=10*100,logsig(n) = 1 / (1 + exp(-n))
    HiddenOutEx=[HiddenOut' ones(SamNum,1)]'; %'表示轉置 100*11'=11*100
    NetworkOut=W2Ex*HiddenOutEx; %1*11*11*100=1*100
    
    %判斷訓練是否停止
    Error=SamOut-NetworkOut;%1*100
    SSE=sumsqr(Error);
    
    %記錄每次權值調整后的訓練誤差
    ErrHistory=[ErrHistory SSE];
    
    if SSE<E0,break,end 

%計算反向傳播誤差
    Delta2=Error;%1*100
    Delta1=W2'*Delta2.*HiddenOut.*(1-HiddenOut);%1*10'*1*100=10*100
    
    %計算權值調整
    dW2Ex=Delta2*HiddenOutEx';%18100*100*11=1*11
    dW1Ex=Delta1*SamInEx';%10*100*100*2=10*2
    
    %權值調整
    W1Ex=W1Ex+lr*dW1Ex;
    W2Ex=W2Ex+lr*dW2Ex;
 
   
    %分離隱層到輸出層的權值
    W2=W2Ex(:,1:HiddenUnitNum); %取W2Ex的所有行,從1到HiddenUnitNum列
end
%顯示計算結果
i
W1=W1Ex(:,1:InDim)
B1=W1Ex(:,InDim+1)  %取W1Ex的所有行,第InDim+1列
W2
B2=W2Ex(:,1+HiddenUnitNum);

%測試
TestHiddenOut=logsig(W1*TestSamIn+repmat(B1,1,TestSamNum));
TestNNOut=W2*TestHiddenOut+repmat(B2,1,TestSamNum);
plot(TestSamIn,TestNNOut,'b--')

%繪制學習誤差曲線
figure
hold on
grid
[xx,Num]=size(ErrHistory);
plot(1:Num,ErrHistory,'k-');
toc

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