close all  
clear  
echo on  
clc  
% NEWFF——生成一個新的前向神經網絡  
% TRAIN——對 BP 神經網絡進行訓練 
% SIM——對 BP 神經網絡進行仿真  
pause         
%  敲任意鍵開始  
clc  
%  定義訓練樣本矢量  
% P 為輸入矢量  
P = [-1:0.05:1];  
% T 為目標矢量  
randn('seed',78341223); T = sin(2*pi*P)+0.1*randn(size(P));  
%  繪制樣本數據點  
plot(P,T,'+');  
echo off  
hold on;  
plot(P,sin(2*pi*P),':');         
%  繪制不含噪聲的正弦曲線  
echo on  
clc  
pause  
clc  
%  創建一個新的前向神經網絡  
net=newff(minmax(P),[20,1],{'tansig','purelin'});  
pause  
clc  
echo off  
clc 
disp('1.  L-M 優化算法 TRAINLM'); disp('2.  貝葉斯正則化算法 TRAINBR');  
choice=input('請選擇訓練算法(1,2):');  
figure(gcf);  
if(choice==1)                  
    echo on          
    clc          
    %  采用 L-M 優化算法 TRAINLM  
    net.trainFcn='trainlm';          
    pause          
    clc          
    %  設置訓練參數          
    net.trainParam.epochs = 500;          
    net.trainParam.goal = 1e-6;          
    net=init(net);         
    %  重新初始化            
    pause          
    clc 
elseif(choice==2)          
    echo on          
    clc          
    %  采用貝葉斯正則化算法 TRAINBR          
    net.trainFcn='trainbr';          
    pause          
    clc          
    %  設置訓練參數          
    net.trainParam.epochs = 500;          
    randn('seed',192736547);          
    net = init(net);         
    %  重新初始化            
    pause          
    clc          
end