bp神经网络程序

本课程将涵盖以下主题:神经-3/正负传播激活函数介绍R 神经 网络实现案例的利弊总结神经/。BP神经网络matlab编程问题请用MATLAB编译BP神经-3/Forecast程序P给你我的，暂停；Clc%创建一个新的forward神经网络net new FF(minmax(p)，{tansig ， purelin}， traingdm)%当前输入层权重和阈值inputweightsnet.iw {1。

12311153]目标矢量为t[1111]closeallclearechoonclc%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pause%敲任意键开始clc%定义训练样本%P为输入矢量P[1,

3];%T为目标矢量T[1原文链接:在本教程中，你将学习如何用R语言创建神经网络model。神经 网络(或手动神经 网络)具有通过样本学习的能力。人工神经 网络是受生物学神经元系统启发的信息处理模型。它由大量高度互联的处理元素组成(称为神经 element)来解决问题。它遵循非线性路径，并在整个节点中并行处理信息。神经 网络是一个复杂的适应系统。自适应意味着它可以通过调整输入权重来改变其内部结构。

这些问题通常被称为模式识别。它的应用范围从光学字符识别到目标检测。本课程将涵盖以下主题:神经-3/正负传播激活函数介绍R 神经 网络实现案例的利弊总结神经/。它是一组相互连接的输入/输出单元，其中每个连接都有一个与之关联的权重。在学习阶段，网络通过调整权重来学习，以预测给定输入的正确类别标签。

3input_train，{tansigpurelin}，

GA，BP的经典老算法，建模预测效果很好，我有。以下程序，运行错误:ErrorUsingValundefinedFunction is eval for inputargumentsoftype double 。Errorinininitializega(第80行)eval(Estr)；>>。

1。不同版本的MATLAB似乎有不同的样本设置。你可以试试。我用的是线，不是样本。2.有matlab 程序的第三方可以下载，神经 网络的训练只需要修改相关参数就可以实现。还有已经出版的相关书籍，好像是思科出版的，可以参考一下。3.神经 网络训练本身取决于人的经验，这些参数的确定也是如此。当然你要考虑训练样本的实际情况和你要求的训练精度。

Matlab编程bp神经网络非常方便，而且这个工作不需要写程序的C之类的算法。该算法已经在软件库中提供。你只需要用一句话就出来了。用一个代数就搞定参数，深度，节点。还有一点，注意最后结果的衔接。神经 网络发展从来都是曲折的。这是为什么呢？现在还不是很厉害，因为面临一个收敛问题，实施效果不好。

你的训练样本数据];output_train[0000011];%分成4类[netnewff(minmax(h),[12p，{tansig ， purelin}， traingdm)%当前输入层权重和阈值inputweightsnet _ 1.iw {1，1} inputbiasnet _ 1.b %当前网络层权重。

收敛与迭代算法有关。反向传播算法就是定义一个误差er(往往是输出结果和期望结果之间的一个范数)，然后寻找满足最小误差的权向量。如果把误差看成是连续函数(泛函)，权向量各分量的偏导数可以是0，但实际上是离散的，所以我们需要用迭代来求最小梯度。如果是新定义的算法，那就是理论上的。

在这种情况下，我们称之为收敛。如果我们用现有的算法或者简单的BP算法，你不需要证明。理论上，不收敛的情况是当迭代次数趋近于无穷大时，权向量的解不唯一。其实趋同是这样的。给定一个最大迭代次数n和一个误差限erl，反向传播算法应该很容易找到，我就不写了。每一步的权重修正都会减少er，er就是直观的权重向量。

BP 网络训练图:P[09]；%输入向量t[115 . 4212 . 1259 . 885%期望输出Z[2010 2020]%创建一个两层BP网络:Net Newff([19982009)，

{ tansig pure Lin })；net . train param . show 50；% loop net.trainParam.epochs500每次50次；%最大循环500次nettrain(net，T)；%经过反复训练只给了一部分网络剩下的QQ都发给你了，你留着你的QQ吧。