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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   
% P 為輸入矢量   
P=[-1,  -2,    3,    1;       -1,    1,    5,  -3];  
% T 為目標矢量   
T=[-1, -1, 1, 1];   
pause;   
clc   
%  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}   
layerbias=net.b{2}   
pause   
clc   
%  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   
clc   
%  調用 TRAINGDM 算法訓練 BP 網絡   
[net,tr]=train(net,P,T);   
pause   
clc   
%  對 BP 網絡進行仿真   
A = sim(net,P)   
%  計算仿真誤差   
E = T - A   
MSE=mse(E)   
pause   
clc   
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