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1、bp神经网络应用举例1BP神经网络的设计实例例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=[-1-231-115-3]目标矢量为t=[-1-111]解：本例的MATLAB程序如下：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,-2,3,1;-1,1,5,-3];%T为目标矢量T=[-1,-1,1,1];pause;clc%创建一个新的前向神经网络net=newff(minmax(
2、P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')%当前输入层权值和阈值inputWeights=net.IW{1,1}inputbias=net.b{1}%当前网络层权值和阈值layerWeights=net.LW{2,1}layerbias=net.b{2}pauseclc%设置训练参数net.trainParam.show=50;%两次显示之间的训练次数,缺省值为25net.trainParam.lr=0.05;%学习速率net.trainParam.mc=0.9;%动量常数设置,缺省就是0.9net.trainParam.epochs=10
3、00;%训练次数,缺省值为100net.trainParam.goal=1e-3;%网络性能目标,缺省值为0pauseclc%调用TRAINGDM算法训练BP网络[net,tr]=train(net,P,T);pauseclc%对BP网络进行仿真A=sim(net,P)%计算仿真误差E=T-AMSE=mse(E)pauseclcechooff例2采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即L-M优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练BP网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。其中，样本数据可以采用如下M
4、ATLAB语句生成：输入矢量：P=[-1:0.05:1]；目标矢量：randn(’seed’,78341223)；T=sin(2*pi*P)+0.1*randn(size(P))；解：本例的MATLAB程序如下：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%定义训练样本矢量%P为输入矢量P=[-1:0.05:1];%T为目标矢量randn('seed',78341223);T=sin(2*pi*P)+0.1*randn(size(P));%
5、绘制样本数据点plot(P,T,'+');echooffholdon;plot(P,sin(2*pi*P),':');%绘制不含噪声的正弦曲线echoonclcpauseclc%创建一个新的前向神经网络net=newff(minmax(P),[20,1],{'tansig','purelin'});pauseclcechooffclcdisp('1.L-M优化算法TRAINLM');disp('2.贝叶斯正则化算法TRAINBR');choice=input('请选择训练算法(1,2):');figure(gcf);if(choice==1)echoonclc%采用L-M优化算法
6、TRAINLMnet.trainFcn='trainlm';pauseclc%设置训练参数net.trainParam.epochs=500;net.trainParam.goal=1e-6;net=init(net);%重新初始化pauseclcelseif(choice==2)echoonclc%采用贝叶斯正则化算法TRAINBRnet.trainFcn='trainbr';pauseclc%设置训练参数net.trainParam.epochs=500;randn('seed',192736547);net=init(net);%重新初始化pauseclcend%调用相应算
7、法训练BP网络[net,tr]=train(net,P,T);pauseclc%对BP网络进行仿真A=sim(net,P);%计算仿真误差E=T-A;MSE=mse(E)pauseclc%绘制匹配结果曲线closeall;plot(P,A,P,T,'+',P,sin(2*pi*P),':');pause;clcechooff通过采用两种不同的训练算法，我们可以得到如图1和图2所示的两种拟合结果。图中的实线表示拟合曲线，虚线代表不含白噪声的正弦曲线，“＋”点为含有白噪声的正弦样本数
