如何用MATLAB的神经网络工具箱实现三层BP网络

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(完整版)BP神经网络matlab实例(简单而经典)

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.trainParam.lr=0.01;net.trainParam.epochs=100000;net.trainParam.goal=1e-5;[net,tr]=train(net ,pn,tn); %调用TRAINGDM算法训练BP 网络pnew=pnew1';pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp);anewn=sim(net,pnewn); %对BP网络进行仿真anew=postmnmx(anewn,mint,maxt); %还原数据y=anew';1、BP网络构建（1）生成BP网络=net newff PR S S SNl TF TF TFNl BTF BLF PF(,[1 2...],{ 1 2...},,,)PR：由R维的输入样本最小最大值构成的2R⨯维矩阵。

S S SNl：各层的神经元个数。

[ 1 2...]{ 1 2...}TF TF TFNl：各层的神经元传递函数。

BTF：训练用函数的名称。

（2）网络训练[,,,,,] (,,,,,,)=net tr Y E Pf Af train net P T Pi Ai VV TV（3）网络仿真=[,,,,] (,,,,)Y Pf Af E perf sim net P Pi Ai T{'tansig','purelin'},'trainrp'2、BP网络举例举例1、%traingdclear;clc;P=[-1 -1 2 2 4;0 5 0 5 7];T=[-1 -1 1 1 -1];%利用minmax函数求输入样本范围net = newff(minmax(P),T,[5,1],{'tansig','purelin'},'trainrp');net.trainParam.show=50;%net.trainParam.lr=0.05;net.trainParam.epochs=300;net.trainParam.goal=1e-5;[net,tr]=train(net,P,T);net.iw{1,1}%隐层权值net.b{1}%隐层阈值net.lw{2,1}%输出层权值net.b{2}%输出层阈值sim(net,P)举例2、利用三层BP神经网络来完成非线性函数的逼近任务，其中隐层神经元个数为五个。

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。

用MATLAB神经网络工具箱开发BP网络应用

作者简介:闵惜琳(1974-),女,助教,硕士,主要研究方向:管理信息系统、决策支持系统; 刘国华(1974-),男,博士研究生,主要研究方向:人工智能、计算机辅助材料设计.文章编号:1001-9081(2001)08-0163-02用MATLAB 神经网络工具箱开发BP 网络应用闵惜琳1,刘国华2(1.广东工业大学,广东广州510090; 2.北京科技大学理化系,北京100083)摘要:论述了人工神经网络的基本理论,并给出利用MATLAB 神经网络工具箱开发BP 网络应用的要点。

关键词:MATLAB;人工神经网络(ANN);工具箱中图分类号:TP311.52 文献标识码:A人工神经网络(Artificial Neural Networks,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、同时也是很简单的处理单元(神经元)广泛互连形成的复杂的非线性系统[1]。

它不需要任何先验公式,就能从已有数据中自动地归纳规则,获得这些数据的内在规律,具有很强的非线性映射能力,特别适合于因果关系复杂的非确性推理、判断、识别和分类等问题。

人工神经网络可通过硬件或软件方式来实现。

硬件方式即神经计算机。

目前较常用的还是软件实现方式。

已有许多公司和研究单位设计了通用的AAN 程序以方便人们使用,MATLAB 提供的神经网络工具箱就是其重要代表。

MATLAB 是由MathWorks 公司推出的高性能的科技应用软件,在学术界和工业界都得到了广泛的应用。

与Basic 、Fortran 、Pascal 和C 等编程语言相比,MATLAB 具有程序可读性强、调试简单等特点,尤其是在编写含矩阵运算的复杂程序时,能给用户提供极大的方便[2]。

MATLAB 之所以功能强大是因为它提供了许多工具箱,其中神经网络工具箱是以人工神经网络理论为基础,用MATLAB 语言构造出了该理论所涉及的公式运算、矩阵操作和方程求解等大部分子程序,以用于神经网络设计和训练。

用MATLAB的神经网络工具箱实现三层BP网络

用MATLAB的神经网络工具箱实现三层BP网络用MATLAB的神经网络工具箱实现三层BP网络% 读入训练数据和测试数据Input = [];Output = [];str = {'Test','Check'};Data = textread([str{1},'.txt']);% 读训练数据Input = Data(:,1:end-1);% 取数据表的前五列（主从成分）Output = Data(:,end);% 取数据表的最后一列（输出值）Data = textread([str{2},'.txt']);% 读测试数据CheckIn = Data(:,1:end-1);% 取数据表的前五列（主从成分）CheckOut = Data(:,end);% 取数据表的最后一列（输出值）Input = Input';Output = Output';CheckIn = CheckIn';CheckOut = CheckOut';% 矩阵赚置[Input,minp,maxp,Output,mint,maxt] = premnmx(Input,Output);% 标准化数据%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%% 神经网络参数设置%====可以修正处Para.Goal = 0.0001;% 网络训练目标误差Para.Epochs = 800;% 网络训练代数Para.LearnRate = 0.1;% 网络学习速率%====Para.Show = 5;% 网络训练显示间隔Para.InRange = repmat([-1 1],size(Input,1),1);% 网络的输入变量区间Para.Neurons = [size(Input,1)*2+1 1];% 网络后两层神经元配置Para.TransferFcn= {'logsig' 'purelin'};% 各层的阈值函数Para.TrainFcn = 'trainlm';% 网络训练函数赋值% traingd : 梯度下降后向传播法% traingda : 自适应学习速率的梯度下降法% traingdm : 带动量的梯度下降法% traingdx :% 带动量，自适应学习速率的梯度下降法Para.LearnFcn = 'learngdm';% 网络学习函数Para.PerformFcn = 'sse';% 网络的误差函数Para.InNum = size(Input,1);% 输入量维数Para.IWNum = Para.InNum*Para.Neurons(1);% 输入权重个数Para.LWNum = prod(Para.Neurons);% 层权重个数Para.BiasNum = sum(Para.Neurons);% 偏置个数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%Net = newff(Para.InRange,Para.Neurons,Para.TransferFcn,...Para.TrainFcn,Para.LearnFcn,Para.PerformFcn);% 建立网络%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%Net.trainParam.show = Para.Show;% 训练显示间隔赋值Net.trainParam.goal = Para.Goal;% 训练目标误差赋值Net.trainParam.lr = Para.LearnRate;% 网络学习速率赋值Net.trainParam.epochs = Para.Epochs;% 训练代数赋值Net.trainParam.lr = Para.LearnRate;Net.performFcn = Para.PerformFcn;% 误差函数赋值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 调试Out1 =sim(Net,Input);% 仿真刚建立的网络Sse1 =sse(Output-Out1);% 刚建立的网络误差%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% [Net TR] = train(Net,Input,Output);% 训练网络并返回%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Out3 =sim(Net,Input);% 对学习训练后的网络仿真。

BP神经网络matlab教程

第二步随机选取第个输入样本及对应期望输出第三步计算隐含层各神经元的输入和输出第四步利用网络期望输出和实际输出计算误差函数对输出层的各神经元的偏导hohoyiyiihih第五步利用隐含层到输出层的连接权值输出层的和隐含层的输出计算误差函数对隐含层各神经元的偏导数hohoihih第八步计算全局误差第九步判断网络误差是否满足要求
w
N 1 ho
w o (k )hoh (k )
N ho
2.4.2 BP网络的标准学习算法
第七步，利用隐含层各神经元的 h (k )和输入层各神经元的输入修正连接权。
e e hih (k ) wih (k ) h (k ) xi (k ) wih hih (k ) wih w
p
i 1
h 1,2,
o 1,2,
,p
q
yio (k ) whohoh (k ) bo
o 1,2,
yoo (k ) f( yio (k ))
h 1
q
2.4.2 BP网络的标准学习算法
第四步，利用网络期望输出和实际输出，计算误差函数对输出层的各神经元的偏导 o (k ) 数。 ( w ho (k ) b ) e e yio yi (k )
输入样本－－－输入层－－－各隐层－－－输出层
判断是否转入反向传播阶段：
若输出层的实际输出与期望的输出（教师信号）不符
误差反传
误差以某种形式在各层表示－－－－修正各层单元的权值
网络输出的误差减少到可接受的程度进行到预先设定的学习次数为止
2.4.2 BP网络的标准学习算法
网络结构输入层有n个神经元，隐含层有p个神经元, 输出层有q个神经元变量定义 x x1, x2 , , xn 输入向量; 隐含层输入向量； hi hi1 , hi2 , , hi p 隐含层输出向量; ho ho1 , ho2 , , ho p 输出层输入向量; yi yi1 , yi2 , , yiq 输出层输出向量; yo yo1 , yo2 , , yoq 期望输出向量; d o d1 , d 2 , , d q

BP神经网络matlab实现的基本步骤

1、数据归一化2、数据分类，主要包括打乱数据顺序，抽取正常训练用数据、变量数据、测试数据3、建立神经网络，包括设置多少层网络（一般3层以内既可以，每层的节点数（具体节点数，尚无科学的模型和公式方法确定，可采用试凑法，但输出层的节点数应和需要输出的量个数相等），设置隐含层的传输函数等。

关于网络具体建立使用方法，在后几节的例子中将会说到。

4、指定训练参数进行训练，这步非常重要，在例子中，将详细进行说明5、完成训练后，就可以调用训练结果，输入测试数据，进行测试6、数据进行反归一化7、误差分析、结果预测或分类，作图等数据归一化问题归一化的意义：首先说一下，在工程应用领域中，应用BP网络的好坏最关键的仍然是输入特征选择和训练样本集的准备，若样本集代表性差、矛盾样本多、数据归一化存在问题，那么，使用多复杂的综合算法、多精致的网络结构，建立起来的模型预测效果不会多好。

若想取得实际有价值的应用效果，从最基础的数据整理工作做起吧，会少走弯路的。

归一化是为了加快训练网络的收敛性，具体做法是：1 把数变为（0，1）之间的小数主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速，应该归到数字信号处理范畴之内。

2 把有量纲表达式变为无量纲表达式归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量比如，复数阻抗可以归一化书写：Z = R + jωL = R(1 + jωL/R) ，复数部分变成了纯数量了，没有量纲。

另外，微波之中也就是电路分析、信号系统、电磁波传输等，有很多运算都可以如此处理，既保证了运算的便捷，又能凸现出物理量的本质含义。

神经网络归一化方法：由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行[-1,1]归一化处理，归一化方法主要有如下几种，供大家参考：1、线性函数转换，表达式如下：复制内容到剪贴板代码:y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。

智能控制MALAB神经网络BP算法

智能控制MALAB神经网络BP算法智能控制MALAB神经网络BP算法是一种基于MATLAB平台的智能控制算法，用于神经网络的训练和优化。

BP算法，即反向传播算法，是一种常用的神经网络训练算法，通过不断调整网络权值和阈值，使得网络的输出与期望输出之间的误差最小化。

在MATLAB中，可以利用自带的神经网络工具箱来实现BP算法。

具体步骤如下：一、数据准备数据准备是智能控制MALAB神经网络BP算法的第一步，它涉及到准备训练数据集和测试数据集。

以下是数据准备的详细步骤：1.收集和整理数据：首先，需要收集与问题相关的数据，并将其整理成适合神经网络输入的格式。

数据可以来自实验、观测、模拟等途径。

2.数据预处理：对收集到的原始数据进行预处理，以便更好地适应神经网络的训练和优化。

预处理步骤可能包括数据清洗、去噪、归一化、标准化等。

这些步骤有助于提高数据的质量和可靠性。

3.数据划分：将整个数据集划分为训练数据集和测试数据集。

通常，大部分数据用于训练神经网络，而少部分数据用于测试网络的泛化能力。

常见的划分方法包括随机划分、交叉验证等。

4.数据编码：对于非数值型数据，需要进行编码转换成数值型数据。

例如，可以使用独热编码将分类变量转换为二进制向量。

5.数据特征选择：根据问题的需求和特征的相关性，选择合适的特征子集。

这有助于减少数据维度，提高训练效率和模型性能。

6.数据平衡：对于不平衡的数据集，可以采取一些方法来平衡正负样本的比例，例如过采样、欠采样、SMOTE等。

数据准备是神经网络训练的重要环节，对于获得良好的训练结果和模型性能至关重要。

通过合理的数据准备步骤，可以提高神经网络的训练效率和泛化能力，从而实现智能控制任务的优化。

二、网络创建使用MATLAB的神经网络工具箱，可以创建一个BP神经网络模型。

可以选择网络的拓扑结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数目，以及激活函数等参数。

以下是网络创建的详细步骤：1.确定网络的拓扑结构：首先，需要确定网络的拓扑结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数目。

BP神经网络预测的MATLAB实现

i = n +m + a 其中 i为隐含层神经元的个数 , n为输入层神经元的个数 , m为输出层神经元的个数 , a为常数且 1 < a < 10 (参见图 1) 。由此 ,可以设定隐含层的神经元数为 12。三、BP神经网络预测的 MATLAB实现 (一 )数据样本的预处理本文的数据样本来源于《中国旅游统计年鉴》。为了保证数据为同一数量级 ,首先需要对神经网络的输入和输出数据进行一定的预处理 : 将原数据乘以 10 - 5。同时 ,将样本分为训练集和测试集 , 1993 - 1998年外国人入境旅游人数的处理结果作为训练集 ,即 1993 - 1997年外国人入境旅游人数的处理结果作为训练输入 ; 1998年外国人入境旅游人数的处理结果作为训练输出 ; 1994 - 1999年外国人入境旅游人数的处理结果作为测试集 ,即 1994 - 1998年外国人入境旅游人数的处理结果作为测试输入 , 1999年外国人入境旅游人数的处理结果作为测试输出。 (二 ) 确定激活函数根据处理后的数据范围 ,本文选取 tansig和 purelin作为激活函数。 (三 )设定网络的最大学习迭代次数为 6 000次。 (四 )设定网络的学习精度为 0. 005 (五 )创建和训练 BP神经网络的 MATLAB程序 %旅游需求预测 lyyc
> > net. trainParam. show = 500; > > net = train ( net, P, T)
显示的数据与所设计的网络模型相符 ,且如图显见网络学习迭代到 411次时 ,就达到了学习精度 0. 004 996 74, 其学习速度较快。
(六 )测试 BP神经网络将测试的输出数据还原 ,与实际人数比较 (见表 1) ,说明 BP神经网络预测的 MATLAB实现是可行的。

基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络实现

本文将以 MATLAB6.1 为开发环境 , 介绍神经网络工具箱及其相关函数 , 论述利用其神经网络工具箱开发 BP 网络的方法及设计步骤 , 给出应用实例。
2 BP 网络模型
BP 网络是一种多层前馈神经网络 , 由输入层、隐层和输出层组成。层与层之间采用全互连方式 , 同一层之间不存在相互连接 , 隐层可以有一个或多个。构造一个 BP 网络需要
收稿日期 :2003 -03 -06
确定其处理单元 ——— — 神经元的特性和网络的拓扑结构。神经元是神经网络最基本的处理单元 , 隐层中的神经元采用 S 型变换函数 , 输出层的神经元可采用 S 型或线性型变换函数。图 1 为一个典型的三层 BP 网络的拓扑结构。
其中 :PR 是一个由每个输入向量的最大最小值构成的 Rx2 矩阵 , R 为输入神经元数目。
Si 是第 i 层网络的神经元个数 , 网络共有 N1 层。 TFi 是第 i 层网络神经元的变换函数 , 缺省为 tansig . BTF 是 BP 训练算法函数 , 缺省为 trainlm. BLF 是学习函数 , 缺省为 learngdm. PF 是性能函数 , 缺省为 mse . newff 在确定网络结构后会自动调用初始化函数 init , 用缺省参数来初始化网络中各个权值和阈值 , 产生一个可训练的前馈网络 , 即该函数的返回值 net。在 MATLAB 中 , 神经网络 net 当做对象(object)处理 , 其属性用结构来定义。 3)初始化函数 init :它是对网络的连接权值和阈值进行初始化。 newff 在创建网络对象的同时 , 自动调动初始化函数 , 根据缺省的参数对网络进行连接权值和阈值初始化。 4)学习函数 :提供多种学习函数 , 用来修正权值和阈值。基本的学习函数有 :learngd 、 learngdm。 5)性能函数 :它是用来计算网络的输出误差。为训练提供判据 , 包括 :函数 mae , 计算网络的平均绝对误差 ;函数 mse, 计算网络的均方误差 ;函数 msereg , 计算均方误差和权/ 阈值的加权 ;函数 sse , 计算网络的均方误差和。 6)训练函数 train : BP 网络的训练初始化后 , 可对它进行训练。在 MATLAB 中训练网络有两类模式 :逐变模式和批处理模式。在逐变模式中 , 每输入一个学习样本就根据网络性能指标函数对连接权值和阈值更新一次。在批处理模式中 , 所有的学习样本都学习完成后 , 连接权值和阈值才被更新一次。使用批处理模式不需要为每一层的连接权值和阈值设定训练函数 , 而只需为整个网络指定一个训练函数 , 使用起来相对方便 , 而且许多改进的快速训练算法只能采用批处理模式。训练网络的函数是 train 按设置的 net.trainFcn 和 net. trainParam 参数来训练网络 , 采用批处理方式进行网络的权值和阈值修正 , 最终达到设定的网络性能指标的要求。 7)BP 训练算法函数 :它是根据网络的输入、目标期望输出 , 对由函数 newff 生成的 BP 网络进行计算 , 修正其权值和阈值 , 最终达到设定的网络性能指标的要求。不同的训练算法函数对应不同的训练算法 , 如 traingd 对应最基本梯度下降法 ;traingdm 带有动量项的梯度下降法 ;traingdx 带有采用动

基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络设计

基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络设计摘要本文介绍了MA TLAB神经网络工具箱及其常用的工具箱函数;在说明BP网络的模型结构和算法的基础上,讨论了BP网络的训练过程及其设计原则,并用一个典型的两层结构的神经网络实现了具有函数逼近功能的BP网络设计。

关键词: MAT LAB神经网络工具箱BP算法BP网络设计函数逼近Abstract Firstly, the MATLAB’s Neural Net works Toolbox and its common toolbox functions are presen2ted . Then, after the model structure and arithmetic of the BP Neural Net work being introduced briefly, its training process and the design principle are analyzed emphatically . At last, with the help of the MATLAB Neural Net work Toolbox, the design of a typical two - layer - structure BP Neural Net work of function approaching is implemented Keywords MAT LAB neural net works toolbox BP arithmetic BP neural net works design Function approaching引言神经网络理论是在20世纪提出的,它从微观结构和功能上模拟人脑的组织机构和运行机制,能够较好地描述非线性系统和不确定系统。

由于神经网络具有可并行计算、分布式信息存储、自适应和学习能力强等优点,在很多领域获得了极其广泛的应用。

BP神经网络实验详解(MATLAB实现)

BP神经网络实验详解（MATLAB实现）BP（Back Propagation）神经网络是一种常用的人工神经网络结构，用于解决分类和回归问题。

在本文中，将详细介绍如何使用MATLAB实现BP神经网络的实验。

首先，需要准备一个数据集来训练和测试BP神经网络。

数据集可以是一个CSV文件，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。

一般来说，数据集应该被分成训练集和测试集，用于训练和测试模型的性能。

在MATLAB中，可以使用`csvread`函数来读取CSV文件，并将数据集划分为输入和输出。

假设数据集的前几列是输入特征，最后一列是输出。

可以使用以下代码来实现：```matlabdata = csvread('dataset.csv');input = data(:, 1:end-1);output = data(:, end);```然后，需要创建一个BP神经网络模型。

可以使用MATLAB的`patternnet`函数来创建一个全连接的神经网络模型。

该函数的输入参数为每个隐藏层的神经元数量。

下面的代码创建了一个具有10个隐藏神经元的单隐藏层BP神经网络：```matlabhidden_neurons = 10;net = patternnet(hidden_neurons);```接下来，需要对BP神经网络进行训练。

可以使用`train`函数来训练模型。

该函数的输入参数包括训练集的输入和输出，以及其他可选参数，如最大训练次数和停止条件。

下面的代码展示了如何使用`train`函数来训练模型：```matlabnet = train(net, input_train, output_train);```训练完成后，可以使用训练好的BP神经网络进行预测。

可以使用`net`模型的`sim`函数来进行预测。

下面的代码展示了如何使用`sim`函数预测测试集的输出：```matlaboutput_pred = sim(net, input_test);```最后，可以使用各种性能指标来评估预测的准确性。

MATLAB完成BP神经网络

%本人完成的MATLAB代码可以直接在MATLAB R2013a上面直接运行。

完成BP神经网络。

%输入节点3 输出节点2 隐层自主定义，最大节点数50.N_Out=2;N_In=3;N_Sample=6;LayerNum=input('请输入中间节点的数目： ');%中间层节点数V=rand(N_In,50); %中间层权值矩阵随机生成W=rand(50,N_Out); %输出层权值矩阵随机生成StudyRate=input('请输入学习率： ');%学习率Accuracy=input('请输入精度控制参数： ');%精度控制参数MaxLoop=input('请输入最大循环次数： '); %最大循环次数n=0;[i,j,k]=deal(0);Out1=zeros(50);Out2=zeros(50);Out1daoshu=zeros(50);Out2daoshu=zeros(50);Tmp=0;Input_num=[0 0 0];%=======================训练样本=======================x=[0.8 0.5 0;0.9 0.7 0.3;1 0.8 0.5;0 0.2 0.3;0.2 0.1 1.3;0.2 0.7 0.8] %输入样本y=[0 1;0 1;0 1;1 1;1 0;1 0] %输出期望error=Accuracy+1;while error>Accuracy&&n<MaxLoop %神经网络训练error=0;for i=1:N_Sample%计算中间层输出向量for k=1:LayerNumTemp=0;for j=1:N_In;Tmp=Tmp+x(i,j)*V(j,k);endOut1(k)=(1+exp(-Tmp)).^(-1);Out1daoshu(k)=daoshu(Tmp);end%计算输出层输出向量for k=1:N_OutTmp=0;for j=1:LayerNumTmp=Tmp+Out1(j)*W(j,k);endOut2(k)=(1+exp(-Tmp)).^(-1);Out2daoshu(k)=daoshu(Tmp);end%计算输出层权值修改量for j=1:N_OutChgO(j)=Out2(j)*(1-Out2(j))*(y(i,j)-Out2(j)); end%计算输出误差for j=1:N_Outerror=error+(y(i,j)-Out2(j))*(y(i,j)-Out2(j)); end%计算中间层权值修改量for j=1:LayerNumTmp=0;for k=1:N_OutTmp=Tmp+W(j,k)*ChgO(k);endChgH(j)=Tmp*Out1(j)*(1-Out1(j));end%修改输出层权值矩阵for j=1:LayerNumfor k=1:N_OutW(j,k)=W(j,k)+StudyRate*Out1daoshu(j)*ChgO(k);endendfor j=1:N_Infor k=1:LayerNumV(j,k)=V(j,k)+StudyRate*x(i,j)*ChgH(k);endendendif (mod(n,10)==0)fprintf('调整后误差：%f \n',error);endn=n+1;endfprintf('总共循环次数：%f \n',n);%调整后中间层权值矩阵fprintf('调整后中间层权值矩阵：\n');for i=1:N_Infor j=1:LayerNumfprintf('%f ',V(i,j));endendfprintf('\n');fprintf('===================================================\n'); %调整后输出层权重矩阵fprintf('调整后输出层权值矩阵：\n');for i=1:LayerNumfor j=1:N_Outfprintf('%f ',W(i,j));endendfprintf('\n');fprintf('何星宏的神经网络训练完成！');while (1)%BP网络使用fprintf('请输入三个数：\n');for i=1:N_InInput_num(N_In)=input('');endfor i=1:LayerNumTmp=0;for j=1:N_InTmp=Tmp+Input_num(j)*V(j,i);endOut1(i)=1+exp(-Tmp);endfor i=1:N_OutTmp=0;for j=1:LayerNumTmp=Tmp+Out1(j)*W(j,i);endOut2(i)=1+exp(-Tmp);endfprintf('结果：\n');for i=1:N_Outfprintf('%f ',Out2(i));endend%=====================================by 何同学。

（整理）BP神经网络matlab实现和matlab工具箱使用实例.

（整理）BP神经网络matlab实现和matlab工具箱使用实例.BP神经网络matlab实现和matlab工具箱使用实例经过最近一段时间的神经网络学习，终于能初步使用matlab实现BP网络仿真试验。

这里特别感谢研友sistor2004的帖子《自己编的BP算法（工具：matlab）》和研友wangleisxcc的帖子《用C++，Matlab，Fortran实现的BP算法》前者帮助我对BP算法有了更明确的认识，后者让我对matlab下BP函数的使用有了初步了解。

因为他们发的帖子都没有加注释，对我等新手阅读时有一定困难，所以我把sistor2004发的程序稍加修改后加注了详细解释，方便新手阅读。

%严格按照BP网络计算公式来设计的一个matlab程序,对BP网络进行了优化设计%yyy，即在o(k)计算公式时，当网络进入平坦区时(<0.0001)学习率加大，出来后学习率又还原%v(i,j)=v(i,j)+deltv(i,j)+a*dv(i,j); 动量项clear allclcinputNums=3; %输入层节点outputNums=3; %输出层节点hideNums=10; %隐层节点数maxcount=20000; %最大迭代次数samplenum=3; %一个计数器，无意义precision=0.001; %预设精度yyy=1.3; %yyy是帮助网络加速走出平坦区alpha=0.01; %学习率设定值a=0.5; %BP优化算法的一个设定值，对上组训练的调整值按比例修改字串9error=zeros(1,maxcount+1); %error数组初始化；目的是预分配内存空间errorp=zeros(1,samplenum); %同上v=rand(inputNums,hideNums); %3*10;v初始化为一个3*10的随机归一矩阵; v表输入层到隐层的权值deltv=zeros(inputNums,hideNums); %3*10;内存空间预分配dv=zeros(inputNums,hideNums); %3*10;w=rand(hideNums,outputNums); %10*3;同Vdeltw=zeros(hideNums,outputNums);%10*3dw=zeros(hideNums,outputNums); %10*3samplelist=[0.1323,0.323,-0.132;0.321,0.2434,0.456;-0.6546,-0.3242,0.3255]; %3*3;指定输入值3*3(实为3个向量)expectlist=[0.5435,0.422,-0.642;0.1,0.562,0.5675;-0.6464,-0.756,0.11]; %3*3;期望输出值3*3(实为3个向量)，有导师的监督学习count=1;while (count<=maxcount) %结束条件1迭代20000次c=1;while (c<=samplenum)for k=1:outputNumsd(k)=expectlist(c,k); %获得期望输出的向量,d(1:3)表示一个期望向量内的值endfor i=1:inputNumsx(i)=samplelist(c,i); %获得输入的向量（数据）,x(1:3)表一个训练向量字串4end%Forward();for j=1:hideNumsnet=0.0;for i=1:inputNumsnet=net+x(i)*v(i,j);%输入层到隐层的加权和∑X(i)V(i)endy(j)=1/(1+exp(-net)); %输出层处理f(x)=1/(1+exp(-x))单极性sigmiod函数endfor k=1:outputNumsnet=0.0;for j=1:hideNumsnet=net+y(j)*w(j,k);endif count>=2&&error(count)-error(count+1)<=0.0001o(k)=1/(1+exp(-net)/yyy); %平坦区加大学习率else o(k)=1/(1+exp(-net)); %同上endend%BpError(c)反馈/修改;errortmp=0.0;for k=1:outputNumserrortmp=errortmp+(d(k)-o(k))^2; %第一组训练后的误差计算enderrorp(c)=0.5*errortmp; %误差E=∑(d(k)-o(k))^2 * 1/2%end%Backward();for k=1:outputNumsyitao(k)=(d(k)-o(k))*o(k)*(1-o(k)); %输入层误差偏导字串5endfor j=1:hideNumstem=0.0;for k=1:outputNumstem=tem+yitao(k)*w(j,k); %为了求隐层偏导，而计算的∑endyitay(j)=tem*y(j)*(1-y(j)); %隐层偏导end%调整各层权值for j=1:hideNumsfor k=1:outputNumsdeltw(j,k)=alpha*yitao(k)*y(j); %权值w的调整量deltw(已乘学习率)w(j,k)=w(j,k)+deltw(j,k)+a*dw(j,k);%权值调整，这里的dw=dletw(t-1)，实际是对BP算法的一个dw(j,k)=deltw(j,k); %改进措施--增加动量项目的是提高训练速度endendfor i=1:inputNumsfor j=1:hideNumsdeltv(i,j)=alpha*yitay(j)*x(i); %同上deltwv(i,j)=v(i,j)+deltv(i,j)+a*dv(i,j);dv(i,j)=deltv(i,j);endendc=c+1;end%第二个while结束；表示一次BP训练结束double tmp;tmp=0.0; 字串8for i=1:samplenumtmp=tmp+errorp(i)*errorp(i);%误差求和endtmp=tmp/c;error(count)=sqrt(tmp);%误差求均方根,即精度if (error(count)<precision)%另一个结束条件< p="">break;endcount=count+1;%训练次数加1end%第一个while结束error(maxcount+1)=error(maxcount);p=1:count;pp=p/50;plot(pp,error(p),"-"); %显示误差然后下面是研友wangleisxcc的程序基础上，我把初始化网络，训练网络，和网络使用三个稍微集成后的一个新函数bpnet %简单的BP神经网络集成，使用时直接调用bpnet就行%输入的是p-作为训练值的输入% t-也是网络的期望输出结果% ynum-设定隐层点数一般取3~20;% maxnum-如果训练一直达不到期望误差之内，那么BP迭代的次数一般设为5000% ex-期望误差，也就是训练一小于这个误差后结束迭代一般设为0.01% lr-学习率一般设为0.01% pp-使用p-t虚拟蓝好的BP网络来分类计算的向量，也就是嵌入二值水印的大组系数进行训练然后得到二值序列% ww-输出结果% 注明：ynum,maxnum,ex,lr均是一个值；而p,t,pp,ww均可以为向量字串1% 比如p是m*n的n维行向量，t那么为m*k的k维行向量，pp为o*i的i维行向量,ww为o* k的k维行向量%p,t作为网络训练输入，pp作为训练好的网络输入计算,最后的ww作为pp经过训练好的BP训练后的输出function ww=bpnet(p,t,ynum,maxnum,ex,lr,pp)plot(p,t,"+");title("训练向量");xlabel("P");ylabel("t");[w1,b1,w2,b2]=initff(p,ynum,"tansig",t,"purelin"); %初始化含一个隐层的BP网络zhen=25; %每迭代多少次更新显示biglr=1.1; %学习慢时学习率(用于跳出平坦区)litlr=0.7; %学习快时学习率(梯度下降过快时)a=0.7 %动量项a大小(△W(t)=lr*X*ん+a*△W(t-1))tp=[zhen maxnum ex lr biglr litlr a 1.04]; %trainbpx[w1,b1,w2,b2,ep,tr]=trainbpx(w1,b1,"tansig",w2,b2,"purelin", p,t,tp);ww=simuff(pp,w1,b1,"tansig",w2,b2,"purelin"); %ww就是调用结果下面是bpnet使用简例:%bpnet举例，因为BP网络的权值初始化都是随即生成，所以每次运行的状态可能不一样。

BP网络的MATLAB实现案例一

目录1.引言 (1)2.BP神经网络 (1)2.1.BP神经网络模型 (1)2.2 BP神经网络的设计方法 (2)3.用MATLAB神经网络工具箱进行BP网络设计 (2)4.BP网络设计实例 (4)4.1问题描述 (4)4.2使用MATLAB 进行函数逼近仿真实验 (4)5.结论 (10)参考文献： (10)BP网络的MATLAB实现摘要：本文介绍了BP神经网络及利用MATLAB神经网络工具箱构造BP网络的方法，阐述了构造神经网络的基本步骤，给出了具体应用实例，构造了一个典型的三层结构的神经网络，实现了具有函数逼近功能的BP网络设计。

关键词：BP神经网络MATLAB仿真函数逼近1.引言误差反向传播网络（Back Propagation Net-work，简称BP网络）是目前人工神经网络模式中最具代表性，应用最广泛的一种模型，具有自学习、自组织、自适应和很强的非线性映射能力，可以以任意精度逼近任何连续函数。

近年来，为了解决BP网络收敛速度慢，训练时间长等不足，提出了很多改进算法,然而，在针对实际问题的BP网络建模过程中，选择多少层网络，每层多少个神经元节点，选择何种传递函数等，均无可行的理论指导，只能通过大量的实验计算获得。

MATLAB中的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox，简称NNbox），为解决这一问题提供了便利的条件，神经网络工具箱功能十分完善，提供了各种MATLAB 函数，包括神经网络的建立、初始化、训练和仿真等函数，以及各种改进训练算法函数，用户可以很方便地进行神经网络的设计和仿真，也可以在MATLAB源文件的基础上进行适当修改，形成自己的工具包满足实际需求。

2.BP神经网络2.1.BP神经网络模型从结构上讲，BP网络是一种分层型网络，由输入层。

隐含层和输出层组成。

层与层之间采用全互连方式，同一层的单元之间则不存在相互连接。

隐层可以有一个或多个。

1989年，Robert Hecht-Nielson 证明了一个三层的BP网络可以完成任意的n维到m维的映射。

BP神经网络实验_Matlab

计算智能实验报告实验名称：BP神经网络算法实验班级名称： 2010级软工三班专业：软件工程姓名：李XX学号： XXXXXX2010090一、实验目的1）编程实现BP神经网络算法；2）探究BP算法中学习因子算法收敛趋势、收敛速度之间的关系；3）修改训练后BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果，理解神经网络分布存储等特点。

二、实验要求按照下面的要求操作，然后分析不同操作后网络输出结果。

1）可修改学习因子2）可任意指定隐单元层数3）可任意指定输入层、隐含层、输出层的单元数4）可指定最大允许误差ε5）可输入学习样本（增加样本）6）可存储训练后的网络各神经元之间的连接权值矩阵；7）修改训练后的BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果。

三、实验原理1 明确BP神经网络算法的基本思想如下：在BPNN中，后向传播是一种学习算法，体现为BPNN的训练过程，该过程是需要教师指导的；前馈型网络是一种结构，体现为BPNN的网络构架反向传播算法通过迭代处理的方式，不断地调整连接神经元的网络权重，使得最终输出结果和预期结果的误差最小BPNN是一种典型的神经网络，广泛应用于各种分类系统，它也包括了训练和使用两个阶段。

由于训练阶段是BPNN能够投入使用的基础和前提，而使用阶段本身是一个非常简单的过程，也就是给出输入，BPNN会根据已经训练好的参数进行运算，得到输出结果2 明确BP神经网络算法步骤和流程如下：1初始化网络权值2由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出3计算新的连接权及阀值，4选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。

四、实验内容和分析1．实验时建立三层BP神经网络，输入节点2个，隐含层节点2个，输出节代码：P=[0.0 0.0 1.0 1.0;0.0 1.0 0.0 1.0];%输入量矩阵T=[0.0 1.0 1.0 0.0];%输出量矩阵net=newff(minmax(P),T,[2 1],{'tansig','purelin'},'traingd');%创建名为net的BP神经网络inputWeights=net.IW{1,1};%输入层与隐含层的连接权重inputbias=net.b{2};%输入层与隐含层的阈值net.trainParam.epochs=5000;%网络参数：最大训练次数为5000次net.trainParam.goal=0.01;%网络参数：训练精度为0.001 net.trainparam.lr=0.5;%网络参数：学习设置率为0.5net.trainParam.mc=0.6; %动量[net,tr]=train(net,P,T); %训练A=sim(net,P); %仿真E=T-A; %误差MSE=mse(E); %均方误差训练次数5000，全局误差0.0083642．输入测试样本为可见网络性能良好，输出结果基本满足识别要求。

MATLAB下BP神经网络设计

MATLAB下BP神经网络的设计开发BP网络在神经网络工具箱中的仿真本文利用Matlab6.5神经网络工具箱，以一组动态冲击实验数据为例建立网络模型。

实验数据共有13组，将其中对曲线形状有关键性影响的10组数据作为网络的训练数据，另外3组作为测试数据用以验证网络的预测性能。

①BP网络的建立在建立BP神经网络时，首先要根据应用的问题确定网络结构，即选择网络的层数和隐层节点数。

由于本例中实验数据较少，采用最基本的两层网络就可以很好地逼近未知函数了。

隐层节点数的选择在神经网络的应用中一直是一个复杂的问题：隐层节点数过多，将导致网络的预测能力不够，并容易导致网络陷入局部极小值难以跳出；隐层节点数过少，网络训练不出来，或不能识别以前没有的样本，且容错性差。

在设计中，比较实际的做法是通过对不同神经元数的网络进行训练、对比，找出网络效果最好时的隐层节点数。

在本例中，经大量的训练、对比，最终取中间隐层节点数为10。

另一方面，BP隐层传递函数采用正切Sigmoid 函数tansig，可以逼近任意非线性函数；输出层神经元则采用线性函数purelin，可以把输出值释放到任意值。

至此，一个1-10-1的神经网络模型建立完毕。

②BP网络的训练Matlab神经网络工具箱为用户提供了三种可用于BP网络的训练函数，它们是：trainbp、trainbpx和trainlm。

它们用法类似，采用不同的学习规则。

trainlm训练函数使用Levenberg-Marquardt算法，是三种规则中迭代次数最少、训练速度最快的一个，缺点是该算法在每次迭代时的计算量比其他算法大，故需要大量的存储空间，对于参数很大的应用是不实用的，考虑到待处理问题的参数较小，因此采用trainlm训练函数。

目标误差设为0.01，最大训练步数设为10 000。

设定好参数之后开始训练网络，训练结果显示：网络在训练了32次之后达到目标误差0.01，训练停止。

③BP网络的测试由于初始值取随机值，每次训练得到的结果都不相同，经多次训练得到最好的结果，并记录下此时的权值和阈值。

BP神经网络的MATLAB语法介绍

BP神经网络的MATLAB语法介绍BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络算法，其目的是通过反向传播算法来训练网络模型，实现模式识别和函数逼近等任务。

在MATLAB中，可以使用Neural Network Toolbox来实现BP神经网络模型的构建和训练。

本文将介绍BP神经网络的MATLAB语法，包括网络的构建、训练、预测和模型评估等方面。

一、网络构建1.网络结构定义在MATLAB中，可以使用feedforwardnet函数来定义BP神经网络的结构。

该函数有两个参数，第一个参数是一个向量，表示每一层的节点数；第二个参数是一个向量，表示每一层的传输函数。

例如，下面的代码定义了一个具有2个输入节点、10个隐藏节点和1个输出节点的BP神经网络：```net = feedforwardnet([2, 10, 1]);```2.网络参数初始化网络参数初始化可以使用init函数，其参数是一个BP神经网络对象。

例如，下面的代码将使用init函数来初始化上一步中定义的网络对象：```net = init(net);```二、训练网络1.数据准备在训练BP神经网络之前，需要将数据集划分为输入和输出，然后进行数据归一化处理。

在MATLAB中，可以使用mat2cell函数将数据集划分为输入和输出集合，使用mapminmax函数来归一化数据。

例如，下面的代码将数据集划分为输入集合和输出集合，并进行数据归一化处理：```inputs = mat2cell(data(:, 1:end-1)', size(data, 2)-1,ones(size(data, 1), 1));outputs = mat2cell(data(:, end)', ones(size(data, 1), 1), 1);[input, inputPS] = mapminmax(cat(2, inputs{:}));[output, outputPS] = mapminmax(cat(2, outputs{:}));```2.训练参数设置在训练BP神经网络之前，需要设置一些训练参数，例如训练算法和最大训练次数。

MATLABBP神经网络用法的总结(试用于初学者)

MATLABBP神经网络用法的总结（试用于初学者）MATLAB是一种高级编程语言和环境，适用于各种科学和工程应用。

其中的BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种最常用的人工神经网络类型，用于解决分类和回归问题。

对于初学者来说，使用MATLAB的BP神经网络可能会感到有些困惑，但通过一些基本的了解和指导，可以帮助他们尽快入门并开始应用该技术。

一、MATLAB中BP神经网络的基本原理BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其学习算法基于误差反向传播原理。

它由输入层、隐藏层和输出层组成，每个神经元都与前一层的所有神经元相连。

具体来说，它的训练过程包括四个主要步骤：初始化权重、前向传播、计算误差、反向传播。

通过迭代这四个步骤，神经网络可以根据样本数据不断调整权重，以最小化预测输出与实际输出之间的误差。

二、使用MATLAB创建BP神经网络在MATLAB中，可以使用Neural Network Toolbox（神经网络工具箱）来创建和训练BP神经网络。

可以按照以下步骤创建一个简单的BP神经网络模型。

1.定义输入和输出数据：首先，需要准备输入数据和对应的输出数据。

输入和输出数据的维度应该匹配，且数据应该以矩阵的形式表示。

2. 配置神经网络：使用‘newff’函数来创建一个新的BP神经网络对象。

可以指定隐藏层的数量和每个隐藏层的神经元数。

3. 训练神经网络：使用‘train’函数来训练神经网络。

可以指定训练算法、迭代次数、误差目标等参数。

4.预测和评估：使用已经训练好的神经网络对新的输入数据进行预测，并对预测结果进行评估。

三、MATLAB中BP神经网络的常见问题和解决方法1.数据预处理：在使用BP神经网络之前，需要对输入数据进行预处理，如归一化、标准化等，以确保数据在合理的范围内。

2.过拟合问题：BP神经网络容易过拟合数据，即在训练数据上表现较好，但在未知数据上表现较差。