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matlab编程代做|bp神经网络

时间:2019-7-15 13:31:57 点击:

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clc; 

clear; 

close all;

 

%%

fprintf('-BP网络用于模式分类-\n')

 

% 产生训练样本,每一列为一个样本

fprintf('随机产生训练样本(15):\n');

P1 = [rand(3,5)+1,rand(3,5)+1,rand(3,5)+2]       %生成随机数作为训练样本

fprintf('期望输出:\n');

T1 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)]

 

 

% 产生测试样本,每一列为一个样本

fprintf('随机产生测试样本(15):\n');

P2 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2]       %生成随机数作为测试样本

fprintf('测试样本期望输出:\n');

T2 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)]

 

%%

 

xn_train = P1;          % 训练样本

dn_train = T1;          % 训练目标

xn_test = P2;           % 测试样本

dn_test = T2;           % 测试目标

 

 

NodeNum = 10;           % 隐层节点数

TypeNum = 3;            % 输出维数

p1 = xn_train;          % 训练输入

t1 = dn_train;          % 训练输出

Epochs = 1000;          % 训练次数

P = xn_test;            % 测试输入

T = dn_test;            % 测试输出(真实值)

 

 

% 判别函数

TF1 = 'logsig';TF2 = 'purelin';

net = newff(minmax(p1),[NodeNum TypeNum],{TF1 TF2},'trainlm');

 

net.trainParam.show = 1;            % 训练显示间隔

net.trainParam.lr = 0.3;            % 学习步长 - traingd,traingdm

net.trainParam.mc = 0.95;           % 动量项系数 - traingdm,traingdx

net.trainParam.mem_reduc = 10;      % 分块计算Hessian矩阵(仅对Levenberg-Marquardt算法有效)

net.trainParam.epochs = 1000;       % 最大训练次数

net.trainParam.goal = 1e-8;         % 最小均方误差

net.trainParam.min_grad = 1e-20;    % 最小梯度

net.trainParam.time = inf;          % 最大训练时间

 

%%

% 训练与测试

fprintf('开始训练......\n');

net = train(net,p1,t1);             % 训练

fprintf('开始测试......\n');

X = sim(net,P);                     % 测试 - 输出为预测值

fprintf('网络的实际输出结果显示:\n');

X = full(compet(X))                 % 竞争输出

 

%---------------------------------------------------

% 结果统计

 

fprintf('测试样本正确分类的显示为1,错误为0:\n');

Result = ~sum(abs(X-T2))                % 正确分类显示为1

Percent = sum(Result)/length(Result);   % 正确分类率

fprintf('正确分类率:%f\n',Percent);

作者:网络 来源:网络
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