最新线性神经网络 2-5-1 构建三层BP网络-药学医学精品资料
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例 2-5-1M 构建 三层BP网络
1
构建 三层BP网络
用Matlab函数
构建三层BP网络
2
BP网络神经元
结构 与 模型
3
BP网络神经元
结构 与 模型
p1
w1.1 w1.R b 1
n wp b a f ( n)
Matlab 用符号
pj pR
n
f ( n)
a
a log sig (n)
1
S 2 S1
b2
+
n2 S 2 1
a2 S 2 1
结 构
一 例
R
S 2 1
S 2 1
n1 iwp b1 a1 f (n1) tan sig (n1)
n 2 lwa1 b 2 a 2 f (n 2) purelin(n 2)
三层BP网络
5
三层BP网络
结构 与 模型
3 网络仿真函数：
a=sim(net,p)
8
构建三层BP网络
构建：BPNN2,3,1
9
构建三层BP网络
Matlab程序： m251a.m
10
构建三层BP网络
m251a.m某次执行结果
Command Window:
w1= 1.6158 -0.0302 -0.9155 0.7994 0.6102 0.8982 b1 =-3.1573 -1.5408 -0.1257 w2 = -0.0871 -0.9630 0.6428 b2 = -0.1106 u =1 2 y= 1.2684
输入层 隐层 输出层
Matlab 用 符 号
典 型
p R 1
1
iw1,1
S1 R
b1
+
lw 2,1 n1 S1 1 a1 S 2 1
1
S 2 S1
b2
+
n2 S 2 1
a2 S 2 1
结 构
一 例
u
p
R
S 2 1
S 2 1
书用符号 M用符号 对应
xo o
n1 a1
x
n2
y
a2
7
构建三层BP网络
2 设置权值、阈值函数为常值及随机数函数：
常值 随机数 net.iw{1,1} net.b{1} net.lm{2,1} net.b{2} w=net.inputweights{1,1}.initFcn=‘rands’ ? b=net.biases{1} .initFcn=‘rands’ 或 y=sim(net,u)
n m1 s
R S1
m
S2
1
W
2
W
θ1
b1
θ2
b2
6
iw1,1(IW1,1)
lw 2,1(LW 2,1)
构建三层BP网络
1 构建函数：
newff (a, b, c, d )
（）中，为构建需的四个条件：
a. R 2 维矩阵， 由R维输入样本的最大最小值组成；
b. 二 、 三层节点个数； c. 各层节点作用函数； d. 训练用函数，若BP算法为：Traingd。 构建的BP神经网络权值、阈值均为随机数。
ห้องสมุดไป่ตู้
a tan sig (n)
a purelin(n)
书用 符号
u1 uj un
u0 1
w1
w0
wn
x
f ( x)
y
y
x
x wu y f ( x)
4
三层BP网络
结构 与 模型
输入层 隐层 输出层
Matlab 用 符 号
典 型
p R 1
1
iw1,1
S1 R
b1
+
lw 2,1 n1 S1 1 a1 S 2 1
11
构建三层BP网络
构建：BPNN3,4,2
12
构建三层BP网络
Matlab程序： m251b.m
13
构建三层BP网络
m251b.m某次执行结果
Command Window:
见数据
w1 b1 w2 b2 u y= 1.1982 -0.2372
14
构建三层BP网络
思考与练习
1. m252a、b程序中，隐层、输出层各用了什么作用函数？ 为何说是“某次”执行结果？ 2. 由m252a、b程序及执行结果的数据，画出网络结构图。 3. 编写构建N2,5,1结构的BP网络程序，执行程序，检验结果的正确性。
15
结束
16
1
构建 三层BP网络
用Matlab函数
构建三层BP网络
2
BP网络神经元
结构 与 模型
3
BP网络神经元
结构 与 模型
p1
w1.1 w1.R b 1
n wp b a f ( n)
Matlab 用符号
pj pR
n
f ( n)
a
a log sig (n)
1
S 2 S1
b2
+
n2 S 2 1
a2 S 2 1
结 构
一 例
R
S 2 1
S 2 1
n1 iwp b1 a1 f (n1) tan sig (n1)
n 2 lwa1 b 2 a 2 f (n 2) purelin(n 2)
三层BP网络
5
三层BP网络
结构 与 模型
3 网络仿真函数：
a=sim(net,p)
8
构建三层BP网络
构建：BPNN2,3,1
9
构建三层BP网络
Matlab程序： m251a.m
10
构建三层BP网络
m251a.m某次执行结果
Command Window:
w1= 1.6158 -0.0302 -0.9155 0.7994 0.6102 0.8982 b1 =-3.1573 -1.5408 -0.1257 w2 = -0.0871 -0.9630 0.6428 b2 = -0.1106 u =1 2 y= 1.2684
输入层 隐层 输出层
Matlab 用 符 号
典 型
p R 1
1
iw1,1
S1 R
b1
+
lw 2,1 n1 S1 1 a1 S 2 1
1
S 2 S1
b2
+
n2 S 2 1
a2 S 2 1
结 构
一 例
u
p
R
S 2 1
S 2 1
书用符号 M用符号 对应
xo o
n1 a1
x
n2
y
a2
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构建三层BP网络
2 设置权值、阈值函数为常值及随机数函数：
常值 随机数 net.iw{1,1} net.b{1} net.lm{2,1} net.b{2} w=net.inputweights{1,1}.initFcn=‘rands’ ? b=net.biases{1} .initFcn=‘rands’ 或 y=sim(net,u)
n m1 s
R S1
m
S2
1
W
2
W
θ1
b1
θ2
b2
6
iw1,1(IW1,1)
lw 2,1(LW 2,1)
构建三层BP网络
1 构建函数：
newff (a, b, c, d )
（）中，为构建需的四个条件：
a. R 2 维矩阵， 由R维输入样本的最大最小值组成；
b. 二 、 三层节点个数； c. 各层节点作用函数； d. 训练用函数，若BP算法为：Traingd。 构建的BP神经网络权值、阈值均为随机数。
ห้องสมุดไป่ตู้
a tan sig (n)
a purelin(n)
书用 符号
u1 uj un
u0 1
w1
w0
wn
x
f ( x)
y
y
x
x wu y f ( x)
4
三层BP网络
结构 与 模型
输入层 隐层 输出层
Matlab 用 符 号
典 型
p R 1
1
iw1,1
S1 R
b1
+
lw 2,1 n1 S1 1 a1 S 2 1
11
构建三层BP网络
构建：BPNN3,4,2
12
构建三层BP网络
Matlab程序： m251b.m
13
构建三层BP网络
m251b.m某次执行结果
Command Window:
见数据
w1 b1 w2 b2 u y= 1.1982 -0.2372
14
构建三层BP网络
思考与练习
1. m252a、b程序中，隐层、输出层各用了什么作用函数？ 为何说是“某次”执行结果？ 2. 由m252a、b程序及执行结果的数据，画出网络结构图。 3. 编写构建N2,5,1结构的BP网络程序，执行程序，检验结果的正确性。
15
结束
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