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基于MATLAB的BP神经网络设计

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基于MAT LAB的BP神经网络设计3孙　帆　施学勤(华中科技大学控制科学与工程系　武汉　430074)摘　要　BP神经网络已广泛应用于非线性建摸、函数逼近、系统辨识等方面,但对实际问题,其模型结构需由实验确定,无规律可寻。

简要介绍利用MAT LAB语言进行BP网络建立、训练、仿真的方法及注意事项。

关键词　BP　神经网络　MAT LAB语言　设计中图分类号　TP1831　引言人工神经网络(A rtificial Neural Net w orks简称ANN)是近年来发展起来的模拟人脑生物过程的人工智能技术。

它由大量的、同时也是很简单的神经元广泛互连形成复杂的非线性系统,已经在信息处理模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。

尤其是基于误差反向传播(Er2 r or Back Pr opagati on)算法的多层前馈网络(Multi2 p le Layer Feed for ward Net w ork)(简称BP网络),可以以任意精度逼近任意的连续函数,所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。

虽然BP神经网络是目前应用最广泛、研究较多的一种网络。

但是关于它的开发设计目前为止还没有一套完整的理论。

本文在参考其他文献[1]～[3]的基础上,给出BP神经网络设计的一些共性的原则。

2　BP神经网络设计步骤BP网络的设计主要包括输入层,隐层,输出层及各层之间的传输函数几个方面。

2.1　网络层数大多数通用的神经网络都预先预定了网络的层数,而BP网络可以包含不同的隐层。

但理论上已经证明,在不限制隐含节点数的情况下,两层(只有一个隐层)的BP网络可以实现任意非线性映射。

在模式样本相对较少的情况下,较少的隐层节点,可以实现模式样本空间的超平面划分,此时,选择两层BP网络就可以了;当模式样本数很多时,减小网络规模,增加一个隐层是有必要的,但是BP网络隐含层数一般不超过两层。

2.2　输入层的节点数输入层起起缓冲存储器的作用,它接收外部的输入数据,因此其节点数取决于输入矢量的维数。

当把大小的图像的像素作为输入数据时,输入节点数将为256个。

一般来说,网络的输入个数应等于应用问题的输入数,MAT LAB的BP网络的建立是通过函数ne wff实现的。

2.3　网络数据的预处理为使网络训练更加有效,对神经网络的输入、输出数据进行一定的预处理可以加快网络的训练速度。

Matlab提供的预处理方法有归一化处理、标准化处理和主成分分析。

常采用的是归一化处理,即将输入、输出数据映射到[-1,1]范围内,训练结束后再反映射到原数据范围。

2.4　输出层的节点数输出层节点数取决于两个方面,输出数据类型和表示该类型所需要的数据大小。

当BP网络用于模式分类时,以二进制形式来表示不同模式输出结果,输出层的节点数可根据待分类模式数确定。

2.5　隐层的节点数一个具有无限隐层节点的两层BP网络可以实现任意从输入到输出的非线性映射。

但对于有限个输入模式到输出模式的映射,并不需要无限个隐层节点,这就涉及到如何选择隐层节点数的问题,而这一问题的复杂性,使得至今为止,尚未找到一个很好的解析式,隐层节点数与求解问题的要求、输入输出单元数多少都有直接的关系。

另外,隐层节点数太多会导致学习时间过长;而隐层节点421 计算机与数字工程 第35卷3收到本文时间:2006年10月19日作者简介:孙帆,男,硕士研究生,研究方向:神经网络算法,水电站电价预测。

施学勤,女,硕士研究生,研究方向:数据库理论与设计,管理信息系统。

数太少,容错性差,识别未经学习的能力样本低,所以必须综合多方面的因素进行设计。

①根据前人经验,可以参考以下公式进行设计:n =n i +n 0+a 或者n =nl(1)式中:n 为隐层节点数;n i 为输入节点数;n 0为输出节点数;a 为1～10之间的常数。

②改变n ,用同一样本集训练,从中确定网络误差最小时对应的隐层节点数。

2.6　传输函数BP 网络中传输函数常采用S (sig moid )型函数: f (x )=11+e-x(2)在某些特定情况下,还可能采用纯线性(Pureline )函数。

如果BP 函数最后一层是Sig moid 函数,那么整个网络的输出就限制在一个较小的范围内(0～1之间的连续量);如果BP 网络最后一层是Pureline 函数,那么整个网络的输入可以取任意值。

2.7　训练方法及其参数选择针对不同的应用,BP 网络提供了多种训练,学习方法,通常对于包含数百个权值的函数逼近网络,训练函数trainl m 收敛速度最快。

将RPROP 算法的训练函数trainr p 应用于模式识别时,其速度是最快的。

用变梯度算法的训练函数traincgf,在网络规模比较大的场合,其性能都很好。

2.8　初始权值的设计网络权值的初始化决定了网络的训练从误差曲面的哪一点开始,因此初始化方法对网络的训练时间至关重要。

通常使用如下两种方法:(1)取足够小的初始权值(2)使初始值为+1和-1的权值数相等。

3　Matlab 仿真程序设计实例下面是一个函数逼近的实例。

输入为:图1　函数迭代次数 图2　仿真结果与原输入输出比较2.4132.3473.125];net =newff ([-1,1],[15,1],{’tansig’,’purelin’},’trainl m ’,’learngd m’)net .trainPara m.show =100;%设置训练显示间隔次数net .trainPara m .epochs =20000;%设置最大训练循环次数net .trainPara m.goal =0.0001;%设置性能目标值net .trainPara m.lr =0.05;%设置学习系数net =train (net,P,T );save bp_net net %仿真hold onpl ot (P,T,’3’);%绘制原输入输出曲线l oad bp_net net P =-0.6:0.1:0.8;r =si m (net,P );-0.6-0.5-0.4-0.3-0.2-0.10-0.1-0.2-0.3-0.4-0.5-0.6-0.7-0.8输出为:1.2162.3211.2352.3451.4532.3451.2343.2221.3431.2342.4432.3342.4132.3473.125//训练神经网络clear allP =-0.6:0.1:0.8;T =[1.2162.3211.2352.3451.4532.3451.2343.2221.3431.2342.4432.334...p l ot (P,r,’-’)%仿真结果用-表示hold off 仿真结果如下:采用可以看出,运算速度非常快,只迭代了300次,就达到了误差为0.0001,可以看到达到了非常好的仿真效果,基本符合函数逼近的需要。

利用BP 神经网络可以解决很多有关非线性系统的问题,如函数逼近、系统辨识等。

但要注意传输函数的选择和样本预处理。

MAT LAB 神经网络工具箱功能强大,它提供了许多有关神经网络设计训练和仿真的函数,用户只要根据自己的需要调用相关函数,就能方便进行神经网络设计与仿真,从而免除了编写复杂而庞大的算法程序的困扰。

本文较为系统的介绍了利用MAT LAB 设计神经网络应注意的问题和经验。

521第35卷(2007)第8期 计算机与数字工程 参考文献[1]徐丽娜.神经网络控制[M].北京:电子工业出版社,2003[2]常晓丽.基于M atlab的BP神经网络设计[J].机械工程与自动化,2006,(04)[3]蒲春,孙政顺,赵世敏.M atlab神经网络工具箱BP算法比较[J].计算机仿真2006,(05)(上接第84页)MD认证符,与收到的MD认证符比较,若相等则说明信息是完整的;机密性保护是使用端到端加密的方式来实现的,信息都使用密钥进行对称或非对称加密,确保只有知道解密密钥的接收方才能查看信息。

(3)抵御各种安全威胁:该协议通过在FA中继的注册信息中加入NF A来抵御文章第二部分提到的重放攻击,FA通过NFA来标识注册信息的新鲜性,因为每次注册时所使用的NFA都不同,所以通过验证NFA可以抵御重放攻击;协议实现了各实体之间的身份认证,则可以很好的抵御中间人攻击和DoS攻击。

(4)注册之后的安全通信:HA在注册应答中为MN与FA分发会话密钥SKM F,用于注册之后两者通信的加密密钥和身份认证,每次注册都会生成新的SKM F。

该协议克服了文章第三部分中一些方案存在的本质缺点,并且具有以下几个优点:・可管理性:注册协议仅仅为F A与MN分发会话密钥SKM F,而F A与HA之间没有共享密钥,仅MN与HA共享一个密钥,所以它减小了方案伸缩性的阻碍且密钥管理非常简单。

・注册之后的认证:该协议不仅在注册过程中实现认证,而在注册之后的通信过程中仍可以通过在注册过程中得到的会话密钥进行MN与FA之间的身份认证。

・高效性:因为协议采用了最小公钥加密和会话密钥通信机制,且注册过程中仅仅使用了4个消息,所以它产生很小的网络延迟和网络带宽负担。

6　结论对于移动I P的几重安全问题,我们提出了一种新的安全注册协议,协议中实现了各实体之间的身份认证以及信息的各种安全性保护,认证协议在注册和之后的通信中都可以使用;由于采用的是最小公钥与会话密钥机制以及简单的密钥管理机制,所以协议是高效性的。

参考文献[1]Perkins C E.Mobile I P[J].I EEE Communicati on M aga2zine,1997,35(5):84～99[2]Doo Ho Choi,Hyungon Ki m,Kyoil Jung.A Secure MobileI P Authenticati on based on I dentificati on Pr ot ocol[J].I EEE Communicati on M agazine,2004[3]D r.M uid M ufti,Aasia Khanum.Design and I m p lementa2ti on of a Secure Mobile I P Pr ot ocol[J].I EEE Communi2 cati on M agazine,2004[4]Stefan M ink,Frank Pahlke,Cunter Schafer,Jochen Schill2er.Towards Secure Mobility Support f or I P Net w orks[C].I F I P W orld Computer Congress,2000[5]Torsten B raun,M arc Danzeisen.Secure Mobile I P Commu2nicati on,Local Computer Net w orks[C].26th AnnualI EEE Conference,2001[6]S.Jacobs,Mobile I P Public Key Based Authenticati on,draft-jacobs-mobilei p-pki-auth-02.txt(exp ired), 1999621 孙　帆等:基于MAT LAB的BP神经网络设计 第35卷 Com p u te r and D i g ita l Eng i ne e ri ng I ndex(Vo l.35No.8)A Novel I n telli gen t I n suli n Pu m p by　X u Zhi Abstract　A s an evange l to d i abe ti c s,the i nven ti o n o f i n2 su li n p um p ha s d ra s ti ca ll y reno va ted the w ays o f tre a t2 m en t fo r d i abe te s.Havi ng bee n de ve l o p i ng s i nce1970s, i n su li n p um p is an advance d p r o duc t now.It is de s irab l e fo r re gu l a r Ch i ne se p a ti en ts to com e up w ith a c l o se d-l o op,l o w co s t g l uco se-i n su li n p um p d i abe te s tre a t m e n t sys tem,w h i ch is no t ava il ab l e i n the m a rke t.Th is c l o se d -l o op system w ill m ake the g l uco se m e a su rem en t and i n su li n p um p i ng be co nduc te d co n ti nuo u sl y so tha t a com p l e te d i abe ti c m anagem e n t can be re a li ze d.A no ve l i n te lli gen t i n su li n p um p w ith p a i n l e s s and au tom a ti c i n j e c2 ti o n co up l ed w ith the g l uco se m e te ri ng w a s i n tr o duce d i n the p re se n t s tudy.Key words　i n su li n p um p,p a i n l e s s i n j e c ti o n,au tom a ti c i n j ec ti o n,m i c r o-p um p(Page:117)Research of RBF Neura l Network i n Functi on Approx i m a2 ti on by　Sun L iying Abstract　The se l e c ti ng o f the ne t w o rk cen te r is the l ead i ng p r o b l em i n m aki ng rad i a l ba s i c func ti o n ne t w o rk.B ecau se o f the o rtho go na l o f OLS a l go rithm,the co n tri2 bu ti o n o f i ndep ende nce ca l cu l a te,it m ake s the p r o ce s s s i m p li c ity.A t the end o f the p ap e r an e xam p l e o f the ap2 p li ca ti o n app r o xi m a ti o n o f func ti o n s is g i ve n to exp l a i n the a rithm e ti c.The exam p l e i nd i ca te s tha t the OLS is an e xce ll en t a l go rithm becau se its o rtho go na l qua lity.I t m ake s few e r d istu rbance s to the fo r m e r m o de l,so it ha s w i de app li ca ti o n.Key words　rad i a l ba s i c func ti o n,ne u ra l ne t w o rk,OLS a l go rithm,func ti o n i m p end(Page:121)D esi gn of BP Networks Ba sed on M AT LAB by　Sun Fan Abstract　B P fe ed-fo r w a rd ne t w o rks can be app li ed to no n li ne a r m o de li ng,func ti o n p a tte rn a s so c i a ti o n and p a t2 te rn c l a s s i fi ca ti o n.A s to ac tua l p r o b l em,the re is no sys2 tem m e tho d to so l ve ne t w o rk a rch itec tu re and ne u r o n s, qu ite a few exp e ri m en t m u s t be m ade.The p ap e r i n tr o2 duce s the w ay to c re a te an ne t w o rk,tra i n a ne t w o rk and s i m u l a te a ne t w o rk w ith M AT LAB l anguage.Som e cau2 ti o n s a re i n tr o duce d too.Key words　B P ne t w o rk,M AT LAB l anguage,de s i gn(Page:124)Research on the D istr i buted A lgor ith m of D ec isi on Tree Techn i que by　W ei Hongning Abstract　The d is tri bu ted da ta e nvir om e n t is sp e c i a l i n da ta au to nom o u s,he te r o ge neo u s and p ri vacy.B a se d o n tha t,w e p r opo sed to decom po se the e xisti ng da ta m i n2 i ng a l go rithm i n to t w o p a rts,d is tri bu te d i nfo r m a ti o n e x2 trac ti o n and m o de l gene ra ti o n.Taki ng the dec is i o n tre e fo r e xam p l e,w e ana l ysised the i nfo r m a ti o n re qu irem e n t fo r d istri bu te d da ta,then de s i gne d the m a i n s tep s o n d is tri bu ted da ta m i n i ng a l go rithm.Th r o ugh the p e rfo r m2 ance ana l ysis,the p ap e r show s the p r opo sed d istri bu te d a l go rithm is be tte r than the ce n tra li zed a l go rithm i n da ta au to nom o u s and comm un i ca ti o n co st.Key words　d is tri bu te d da ta m i n i ng,s ta tis ti ca l i nfo r m a2 ti o n,dec is i o n tree(Page:127)Study of a New W i deband Speech Codec V M R-W Bby　Zhang Shixiu Abstract　I n p rac ti ce,w e o fte n m ee t th is que s ti o n s:a co dec canno t op e ra te o n w ire d and w ire l e s s co nd iti o n s s i m u ltaneo u s l y,the s i gna ls tran sm iti ng i n w i de l y d i ffe re n t ra te a t the sam e ti m e w ill b ri ng do ugh a tte nua ti o n,e tc.I n vi ew o f the se p r o b l em s,th is p ap e r stud i e s the fl o w o f V M R-W B ce de c,the p e rfo r m ance and som e po ten ti a l app li ca ti o n s i n the ba sis o f ana l ys is abo u t V M R-W B fo u r op e ra ti o na l m o de s,fu rthe r m o re it m ake s som e e xp l o ri ng an sw e rs o n the l aye r o f m echan ism o f so l u ti o n s to the p r o b l em s.Key words　va ri ab l e-ra te m u lti m o de w i deband(V M R-W B),adap ti ve m u lti-ra te w i de band(AM R-W B), vo i ce ac ti vity de tec ti o n(VAD)(Page:131)Electr i c Cable Te m pera ture I n specti n g Ba sed on AT89C51 S i n gech i p by　B ai L iyuan Abstract　Th is p ap e r i n tr o duce s a se t o f o n li ne rea l-ti m e i n sp e c ti ng,d i agno si ng and a l a r m i ng system s fo r hea t tr o ub l e o f the e l ec tri c cab l e w ith the cha rac te rs o f func ti o n s tr o ng,techn i que fo re runne r.Th r o ugh the re a l-ti m e i n sp ec ti ng o f the tem p e ra tu re o f e l e c tri c cab l e,the sys tem can show o n-li ne va l ue,cu rve fi gu re and tab l e o f the tem p e ra rtu re s o f a ll i n te rface.B y ana l ys is i ng the tem p e ra tu re cu rve,it can p re d i c t the e l ec tri c cab l e o f ag2 i ng and the po s s i b ility tha t the ho t and va ri o u s tr o ub l e take p l ace,g i vi ng a he l p to rem o ve the p r o b l em s i n the u se o f e l e c ti c cab l e,thu s p r o vi d i ng an a s su rance fo r the safe m o vem en t o f e l ec tri c cab l e.Key words　e l e tri c cab l e,sen so r,co ll ec to r,si ngech i p, tem p e ra tu re i n sp ec ti ng(Page:134)Appli ca ti on of D FT i n M ark A lgor ith m Ch i pby　J iang W en Abstract　Th is p ap e r i n tr o duce s ba si c sum m a ry and ap2 p li ca ti o n o f D FT,D FT is a ve ry i m po rtan t p a rt o f I C de2 s i gn.Th is p ap e r a lso i n tr o duce s app li ca ti o n o f D FT i n a p r o j ec t-AS I C o f m a rk a l go rithm.Key words　D FT,m a rk a l go rithm,de si gn fo r te s t(Page:137)W i reless Short D ist ance M ulti-si gna ls Sen si n g Ba sed on AR M Ch i p by　L u Ruiyu Abstract　W ire l e s s m u lti-s i gna ls sen si ng can be u se d i n s i nuo u s p i p e s o r a ir p r oo f co nd iti o n s w he re no r m a l sen si ng m e tho d s can’t be i m p l em e n te d.O r it can a lso be u se d to fac ilita te the s i gna l tran sm is s i o n.Th is p ap e r g i ve s a w ire l e s s se n s i ng sys tem w h i ch u se s B l ue-too th RF ch i p to w ire l e ss l y tran sm it si gna ls,u se s CPLD ch i p to6。

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MATLAB程序代码--bp神经网络通用代码

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MATLAB程序代码--bp神经网络通用代码matlab通用神经网络代码学习了一段时间的神经网络,总结了一些经验,在这愿意和大家分享一下, 希望对大家有帮助,也希望大家可以把其他神经网络的通用代码在这一起分享感应器神经网络、线性网络、BP神经网络、径向基函数网络%通用感应器神经网络。

P=[-0.5 -0.5 0.3 -0.1 -40;-0.5 0.5 -0.5 1 50];%输入向量T=[1 1 0 0 1];%期望输出plotpv(P,T);%描绘输入点图像net=newp([-40 1;-1 50],1);%生成网络，其中参数分别为输入向量的范围和神经元感应器数量hold onlinehandle=plotpc(net.iw{1},net.b{1});net.adaptparam.passes=3;for a=1:25%训练次数[net,Y,E]=adapt(net,P,T);linehandle=plotpc(net.iw{1},net.b{1},linehandle);drawnow;end%通用newlin程序%通用线性网络进行预测time=0:0.025:5;T=sin(time*4*pi);Q=length(T);P=zeros(5,Q);%P中存储信号T的前5(可变，根据需要而定)次值，作为网络输入。

P(1,2:Q)=T(1,1:(Q-1));P(2,3:Q)=T(1,1:(Q-2));P(3,4:Q)=T(1,1:(Q-3));P(4,5:Q)=T(1,1:(Q-4));P(5,6:Q)=T(1,1:(Q-5));plot(time,T)%绘制信号T曲线xlabel('时间');ylabel('目标信号');title('待预测信号');net=newlind(P,T);%根据输入和期望输出直接生成线性网络a=sim(net,P);%网络测试figure(2)plot(time,a,time,T,'+')xlabel('时间');ylabel('输出-目标+');title('输出信号和目标信号');e=T-a;figure(3)plot(time,e)hold onplot([min(time) max(time)],[0 0],'r:')%可用plot(x,zeros(size(x)),'r:')代替hold offxlabel('时间');ylabel('误差');title('误差信号');%通用BP神经网络P=[-1 -1 2 2;0 5 0 5];t=[-1 -1 1 1];net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');%输入参数依次为:'样本P范围',[各层神经元数目],{各层传递函数},'训练函数'%训练函数traingd--梯度下降法，有7个训练参数.%训练函数traingdm--有动量的梯度下降法,附加1个训练参数mc(动量因子，缺省为0.9)%训练函数traingda--有自适应lr的梯度下降法,附加3个训练参数:lr_inc(学习率增长比，缺省为1.05;% lr_dec(学习率下降比，缺省为0.7);max_perf_inc(表现函数增加最大比，缺省为1.04)%训练函数traingdx--有动量的梯度下降法中赋以自适应lr的方法，附加traingdm和traingda的4个附加参数%训练函数trainrp--弹性梯度下降法,可以消除输入数值很大或很小时的误差，附加4个训练参数: % delt_inc(权值变化增加量，缺省为1.2);delt_dec(权值变化减小量，缺省为0.5);% delta0(初始权值变化，缺省为0.07);deltamax(权值变化最大值,缺省为50.0)% 适合大型网络%训练函数traincgf--Fletcher-Reeves共轭梯度法;训练函数traincgp--Polak-Ribiere共轭梯度法;%训练函数traincgb--Powell-Beale共轭梯度法%共轭梯度法占用存储空间小,附加1训练参数searchFcn(一维线性搜索方法,缺省为srchcha);缺少1个训练参数lr%训练函数trainscg--量化共轭梯度法,与其他共轭梯度法相比，节约时间.适合大型网络% 附加2个训练参数:sigma(因为二次求导对权值调整的影响参数，缺省为5.0e-5);% lambda(Hessian阵不确定性调节参数，缺省为5.0e-7)% 缺少1个训练参数:lr%训练函数trainbfg--BFGS拟牛顿回退法,收敛速度快,但需要更多内存,与共轭梯度法训练参数相同,适合小网络%训练函数trainoss--一步正割的BP训练法,解决了BFGS消耗内存的问题,与共轭梯度法训练参数相同%训练函数trainlm--Levenberg-Marquardt训练法,用于内存充足的中小型网络net=init(net);net.trainparam.epochs=300; %最大训练次数(前缺省为10,自trainrp后，缺省为100)net.trainparam.lr=0.05; %学习率(缺省为0.01)net.trainparam.show=50; %限时训练迭代过程(NaN表示不显示，缺省为25)net.trainparam.goal=1e-5; %训练要求精度(缺省为0)%net.trainparam.max_fail 最大失败次数(缺省为5)%net.trainparam.min_grad 最小梯度要求(前缺省为1e-10，自trainrp后，缺省为1e-6) %net.trainparam.time 最大训练时间(缺省为inf)[net,tr]=train(net,P,t); %网络训练a=sim(net,P) %网络仿真%通用径向基函数网络——%其在逼近能力,分类能力,学习速度方面均优于BP神经网络%在径向基网络中,径向基层的散步常数是spread的选取是关键%spread越大,需要的神经元越少,但精度会相应下降,spread的缺省值为1%可以通过net=newrbe(P,T,spread)生成网络,且误差为0%可以通过net=newrb(P,T,goal,spread)生成网络,神经元由1开始增加,直到达到训练精度或神经元数目最多为止%GRNN网络,迅速生成广义回归神经网络(GRNN)P=[4 5 6];T=[1.5 3.6 6.7];net=newgrnn(P,T);%仿真验证p=4.5;v=sim(net,p)%PNN网络,概率神经网络P=[0 0 ;1 1;0 3;1 4;3 1;4 1;4 3]';Tc=[1 1 2 2 3 3 3];%将期望输出通过ind2vec()转换,并设计、验证网络T=ind2vec(Tc);net=newpnn(P,T);Y=sim(net,P);Yc=vec2ind(Y)%尝试用其他的输入向量验证网络P2=[1 4;0 1;5 2]';Y=sim(net,P2);Yc=vec2ind(Y)%应用newrb()函数构建径向基网络,对一系列数据点进行函数逼近P=-1:0.1:1;T=[-0.9602 -0.5770 -0.0729 0.3771 0.6405 0.6600 0.4609...0.1336 -0.2013 -0.4344 -0.500 -0.3930 -0.1647 -0.0988...0.3072 0.3960 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2189 -0.3201];%绘制训练用样本的数据点plot(P,T,'r*');title('训练样本');xlabel('输入向量P');ylabel('目标向量T');%设计一个径向基函数网络，网络有两层,隐层为径向基神经元,输出层为线性神经元%绘制隐层神经元径向基传递函数的曲线p=-3:.1:3;a=radbas(p);plot(p,a)title('径向基传递函数')xlabel('输入向量p')%隐层神经元的权值、阈值与径向基函数的位置和宽度有关,只要隐层神经元数目、权值、阈值正确,可逼近任意函数%例如a2=radbas(p-1.5);a3=radbas(p+2);a4=a+a2*1.5+a3*0.5;plot(p,a,'b',p,a2,'g',p,a3,'r',p,a4,'m--')title('径向基传递函数权值之和')xlabel('输入p');ylabel('输出a');%应用newrb()函数构建径向基网络的时候,可以预先设定均方差精度eg以及散布常数sc eg=0.02;sc=1; %其值的选取与最终网络的效果有很大关系,过小造成过适性,过大造成重叠性net=newrb(P,T,eg,sc);%网络测试plot(P,T,'*')xlabel('输入');X=-1:.01:1;Y=sim(net,X);hold onplot(X,Y);hold offlegend('目标','输出')%应用grnn进行函数逼近P=[1 2 3 4 5 6 7 8];T=[0 1 2 3 2 1 2 1];plot(P,T,'.','markersize',30)axis([0 9 -1 4])title('待逼近函数')xlabel('P')ylabel('T')%网络设计%对于离散数据点,散布常数spread选取比输入向量之间的距离稍小一些spread=0.7;net=newgrnn(P,T,spread);%网络测试A=sim(net,P);hold onoutputline=plot(P,A,'o','markersize',10,'color',[1 0 0]);title('检测网络')xlabel('P')ylabel('T和A')%应用pnn进行变量的分类P=[1 2;2 2;1 1]; %输入向量Tc=[1 2 3]; %P对应的三个期望输出%绘制出输入向量及其相对应的类别plot(P(1,:),P(2,:),'.','markersize',30)for i=1:3text(P(1,i)+0.1,P(2,i),sprintf('class %g',Tc(i)))endaxis([0 3 0 3]);title('三向量及其类别')xlabel('P(1,:)')ylabel('P(2,:)')%网络设计T=ind2vec(Tc);spread=1;net=newgrnn(P,T,speard);%网络测试A=sim(net,P);Ac=vec2ind(A);%绘制输入向量及其相应的网络输出plot(P(1,:),P(2,:),'.','markersize',30)for i=1:3text(P(1,i)+0.1,P(2,i),sprintf('class %g',Ac(i)))endaxis([0 3 0 3]);title('网络测试结果')xlabel('P(1,:)')ylabel('P(2,:)')P=[13, 0, 1.119, 1, 26.3;22, 0, 1.135, 1, 26.3;-15, 0, 0.9017, 1, 20.4;-30, 0, 0.9172, 1, 26.7;24, 0, 1.238,0.9704,28.2;3,24,1.119,1,26.3;0,52,1.089,1,26.3;0,-73,1.0889,1,26.3;1,28, 0.8748,1,26.3;-1,-39,1.1168,1,26.7;-2, 0, 1.495, 1, 26.3;0, -1, 1.438, 1, 26.3;4, 1,0.4964, 0.9021, 26.3;3, -1, 0.5533, 1.2357, 26.7;-5, 0, 1.7368, 1, 26.7;1, 0, 1.1045, 0.0202, 26.3;-2, 0, 1.1168, 1.3764, 26.7;-3, -1, 1.1655, 1.4418,27.5;3, 2, 1.0875, 0.748, 27.5;-3, 0, 1.1068, 2.2092, 26.3;4, 1, 0.9017, 1, 13.7;3, 2, 0.9017, 1, 14.9;-3, 1, 0.9172, 1, 13.7;-2, 0, 1.0198, 1.0809, 16.1;0, 1, 0.9172, 1, 13.7] T=[1, 0, 0, 0, 0 ;1, 0, 0, 0, 0 ;1, 0, 0, 0, 0 ;1, 0, 0, 0, 0 ;1, 0, 0, 0, 0; 0, 1, 0, 0, 0;0, 1, 0, 0, 0;0, 1, 0, 0, 0;0, 1, 0, 0, 0;0, 1, 0, 0, 0;0, 0, 1, 0, 0;0, 0, 1, 0, 0;0, 0, 1, 0, 0;0, 0, 1, 0, 0;0, 0, 1, 0, 0;0, 0, 0, 1, 0 ;0, 0, 0, 1, 0 ;0, 0, 0, 1, 0 ;0, 0, 0, 1, 0 ;0, 0, 0, 1, 0 ; 0, 0, 0, 0, 1;0, 0, 0, 0, 1;0, 0, 0, 0, 1;0, 0, 0, 0, 1;0, 0, 0, 0, 1 ];%期望输出plotpv(P,T);%描绘输入点图像。

基于遗传算法的BP神经网络MATLAB代码

基于遗传算法的BP神经网络MATLAB代码

基于遗传算法的BP神经网络MATLAB代码以下是基于遗传算法的BP神经网络的MATLAB代码，包括网络初始化、适应度计算、交叉运算、突变操作和迭代训练等。

1.网络初始化:```matlabfunction net = initialize_network(input_size, hidden_size, output_size)net.input_size = input_size;net.hidden_size = hidden_size;net.output_size = output_size;net.hidden_weights = rand(hidden_size, input_size);net.output_weights = rand(output_size, hidden_size);net.hidden_biases = rand(hidden_size, 1);net.output_biases = rand(output_size, 1);end```2.适应度计算:```matlabfunction fitness = calculate_fitness(net, data, labels)output = forward_propagation(net, data);fitness = sum(sum(abs(output - labels)));end```3.前向传播:```matlabfunction output = forward_propagation(net, data)hidden_input = net.hidden_weights * data + net.hidden_biases;hidden_output = sigmoid(hidden_input);output_input = net.output_weights * hidden_output +net.output_biases;output = sigmoid(output_input);endfunction result = sigmoid(x)result = 1 ./ (1 + exp(-x));end```4.交叉运算:```matlabfunction offspring = crossover(parent1, parent2)point = randi([1 numel(parent1)]);offspring = [parent1(1:point) parent2((point + 1):end)]; end```5.突变操作:```matlabfunction mutated = mutation(individual, mutation_rate) for i = 1:numel(individual)if rand < mutation_ratemutated(i) = rand;elsemutated(i) = individual(i);endendend```6.迭代训练:```matlabfunction [best_individual, best_fitness] =train_network(data, labels, population_size, generations, mutation_rate)input_size = size(data, 1);hidden_size = round((input_size + size(labels, 1)) / 2);output_size = size(labels, 1);population = cell(population_size, 1);for i = 1:population_sizepopulation{i} = initialize_network(input_size, hidden_size, output_size);endbest_individual = population{1};best_fitness = calculate_fitness(best_individual, data, labels);for i = 1:generationsfor j = 1:population_sizefitness = calculate_fitness(population{j}, data, labels);if fitness < best_fitnessbest_individual = population{j};best_fitness = fitness;endendselected = selection(population, data, labels);for j = 1:population_sizeparent1 = selected{randi([1 numel(selected)])};parent2 = selected{randi([1 numel(selected)])};offspring = crossover(parent1, parent2);mutated_offspring = mutation(offspring, mutation_rate);population{j} = mutated_offspring;endendendfunction selected = selection(population, data, labels) fitnesses = zeros(length(population), 1);for i = 1:length(population)fitnesses(i) = calculate_fitness(population{i}, data, labels);end[~, indices] = sort(fitnesses);selected = population(indices(1:floor(length(population) / 2)));end```这是一个基于遗传算法的简化版BP神经网络的MATLAB代码，使用该代码可以初始化神经网络并进行迭代训练，以获得最佳适应度的网络参数。

用matlab编BP神经网络预测程序

用matlab编BP神经网络预测程序

求用matlab编BP神经网络预测程序求一用matlab编的程序P=[。

];输入T=[。

];输出% 创建一个新的前向神经网络net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')% 当前输入层权值和阈值inputWeights=net_1.IW{1,1}inputbias=net_1.b{1}% 当前网络层权值和阈值layerWeights=net_1.LW{2,1}layerbias=net_1.b{2}% 设置训练参数net_1.trainParam.show = 50;net_1.trainParam.lr = 0.05;net_1.trainParam.mc = 0.9;net_1.trainParam.epochs = 10000;net_1.trainParam.goal = 1e-3;% 调用TRAINGDM 算法训练BP 网络[net_1,tr]=train(net_1,P,T);% 对BP 网络进行仿真A = sim(net_1,P);% 计算仿真误差E = T - A;MSE=mse(E)x=[。

]';%测试sim(net_1,x) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%不可能啊我200928对初学神经网络者的小提示第二步：掌握如下算法:2.最小均方误差,这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心,入门者要先看《高等数学》（高等教育出版社，同济大学版）第8章的第十节：“最小二乘法”。

3.在第2步的基础上看Hebb学习算法、SOM和K-近邻算法，上述算法都是在最小均方误差基础上的改进算法，参考书籍是《神经网络原理》（机械工业出版社，Simon Haykin著，中英文都有）、《人工神经网络与模拟进化计算》（清华大学出版社，阎平凡，张长水著）、《模式分类》（机械工业出版社，Richard O. Duda等著，中英文都有）、《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）。

BP神经网络原理及其MATLAB应用

BP神经网络原理及其MATLAB应用

BP神经网络原理及其MATLAB应用BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种基于梯度下降算法的人工神经网络模型，具有较广泛的应用。

它具有模拟人类神经系统的记忆能力和学习能力，可以用来解决函数逼近、分类和模式识别等问题。

本文将介绍BP神经网络的原理及其在MATLAB中的应用。

BP神经网络的原理基于神经元间的权值和偏置进行计算。

一个标准的BP神经网络通常包含三层：输入层、隐藏层和输出层。

输入层负责接收输入信息，其节点数与输入维度相同；隐藏层用于提取输入信息的特征，其节点数可以根据具体问题进行设定；输出层负责输出最终的结果，其节点数根据问题的要求决定。

BP神经网络的训练过程可以分为前向传播和反向传播两个阶段。

前向传播过程中，输入信息逐层传递至输出层，通过对神经元的激活函数进行计算，得到神经网络的输出值。

反向传播过程中，通过最小化损失函数的梯度下降算法，不断调整神经元间的权值和偏置，以减小网络输出与实际输出之间的误差，达到训练网络的目的。

在MATLAB中，可以使用Neural Network Toolbox工具箱来实现BP神经网络。

以下是BP神经网络在MATLAB中的应用示例：首先，需导入BP神经网络所需的样本数据。

可以使用MATLAB中的load函数读取数据文件，并将其分为训练集和测试集：```data = load('dataset.mat');inputs = data(:, 1:end-1);targets = data(:, end);[trainInd, valInd, testInd] = dividerand(size(inputs, 1), 0.6, 0.2, 0.2);trainInputs = inputs(trainInd, :);trainTargets = targets(trainInd, :);valInputs = inputs(valInd, :);valTargets = targets(valInd, :);testInputs = inputs(testInd, :);testTargets = targets(testInd, :);```接下来，可以使用MATLAB的feedforwardnet函数构建BP神经网络模型，并进行网络训练和测试：```hiddenLayerSize = 10;net = feedforwardnet(hiddenLayerSize);net = train(net, trainInputs', trainTargets');outputs = net(testInputs');```最后，可以使用MATLAB提供的performance函数计算网络的性能指标，如均方误差、相关系数等：```performance = perform(net, testTargets', outputs);```通过逐步调整网络模型的参数和拓扑结构，如隐藏层节点数、学习率等，可以进一步优化BP神经网络的性能。