以下是用Matlab中的m语言编写的BP神经网络代码，实现的是一个正弦函数的拟合过程，包括了初始化、BP算法、绘制曲线等过程，可以将代码放到一个M文件中运行，以下是代码：defaultpoints=20; %%%%%%%%%隐含层节点数inputpoints=1; %%%%%%%%%输入层节点数outputpoints=1; %%%%%%%%%输出层节点数T

BP神经网络matlab代码p=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;29283497 2261;...349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;35804451 2636;...445126363471;263634713854

用matlab编程实现的基于BP神经网络的预测仿真

用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例（转）由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码，所以直接利用Matlab遗传算法工具箱。以下贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要应用于其它情况，只需改动编解码函数即可。程序一：GA训练BP权值的主函数function net=GABPNET(X

close allclearecho onclc% NEWFF——生成一个新的前向神经网络% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练% SIM——对 BP 神经网络进行仿真% 定义训练样本% P为输入矢量P=[0.7317 0.6790 0.5710 0.5673 0.5948;0.6790 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292; ...

显示训练迭代过程（NaN 表 示不显示，缺省为 25）net.trainParam.time最大训练时间（缺省为 inf） traingd、 traingdm、 traingda、

%======原始数据输入========p=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;29283497 2261;...349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;35804451 2636;...445126363471;26363

wih=(i=1wih xi (k) wih- bh )=xi(k)5-2 BP网络的学习算法5-2-2 BP学习算法的描述e=(1 2q o =1(do (k)-yoo (k )

BP神经网络matlab源程序代码）%******************************%学习程序%******************************%%======原始数据输入========p=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928 3497

图1. 人工神经元模型图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为：图中yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数( Transfer Function

close allclearecho onclc% NEWFF——生成一个新的前向神经网络% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练% SIM——对 BP 神经网络进行仿真% 定义训练样本%% P为输入矢量P=[ ; ; ...; ; ...; ; ...; ; ...; ; ...; ; ...; ; ...)];% T为目标矢量T=[ ...];% P

BP神经网络算法matlab实现

x1 x2xjwi1 wi 2wij fyiwiNbixN图 1-1 人工神经元模型 其中 x j 为神经元 i 的输入信号， wij 为连接权重，b 为外部刺激， f 为激励函数

%% 清空环境变量clcclear%% 训练数据预测数据提取及归一化%下载四类语音信号load data1 c1load data2 c2load data3 c3load data4 c4%四个特征信号矩阵合成一个矩阵data(1:500,:)=c1(1:500,:);data(501:1000,:)=c2(1:500,:);data(1001:1500,

p=p1';t=t1';[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %原始数据归一化net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingdx');%设置网络,建立相应的BP网络net.trainParam.show=2000; % 训练网络net.trainPa

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=[ -40; 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n

用神经网络做训练和分类的matlab代码

神经网络的设计实例(MATLAB编程)例1 采用动量梯度下降算法训练BP 网络。训练样本定义如下：输入矢量为p =[-1 -2 3 1-1 1 5 -3]目标矢量为t = [-1 -1 1 1]解：本例的MATLAB 程序如下：close allclearecho onclc% NEWFF——生成一个新的前向神经网络% TRAIN——对BP 神经网络进行训练

隐含层输入向量； hi=h i1,h i2,L,h ip隐含层输出向量; 输出层输入向量;ho yi=h o 1,h o 2,L,h op =yi1,yi2,L,yiq输出层输出向

BP神经网络预测 matlab源程序