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matlab BP神经网络(贝叶斯正则化算法程序)

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matlab贝叶斯算法

matlab贝叶斯算法

matlab贝叶斯算法一、引言随着科技的发展，人工智能、数据挖掘等领域的研究日益深入，贝叶斯算法作为一种基于概率推理的方法，在这些领域中得到了广泛的应用。

MATLAB 作为一款强大的数学软件，为贝叶斯算法的实现和应用提供了便利。

本文将介绍贝叶斯算法的原理，以及如何在MATLAB中实现和应用贝叶斯算法。

二、贝叶斯算法的原理1.贝叶斯定理贝叶斯定理是贝叶斯算法的基础，它描述了在已知某条件概率的情况下，求解相关联的逆条件概率。

贝叶斯定理的数学表达式为：P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)2.概率论基础贝叶斯算法涉及到的概率论基础包括概率分布、条件概率、独立性等概念。

在实际问题中，我们需要根据已知条件来计算概率分布，从而得出相关联的概率值。

三、MATLAB实现贝叶斯算法的方法1.贝叶斯网络贝叶斯网络是一种基于贝叶斯定理的图形化表示方法，它可以帮助我们构建复杂的问题模型。

在MATLAB中，可以使用Bayes Net Toolbox工具包来创建和计算贝叶斯网络。

2.极大似然估计极大似然估计是一种求解概率模型参数的方法。

在贝叶斯算法中，我们可以通过极大似然估计来优化模型参数，从而提高预测准确性。

在MATLAB中，可以使用统计工具箱中的极大似然估计函数进行计算。

3.朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它要求特征之间相互独立。

在MATLAB中，可以使用朴素贝叶斯分类器进行文本分类、故障诊断等任务。

四、实例分析1.故障诊断应用贝叶斯算法在故障诊断领域具有广泛的应用。

通过建立故障诊断模型，可以对设备的故障进行预测和诊断。

例如，在MATLAB中，可以使用朴素贝叶斯分类器对轴承故障数据进行分类。

2.文本分类应用贝叶斯算法在文本分类领域也具有较高的准确率。

通过构建贝叶斯网络模型，可以对文本进行自动分类。

例如，在MATLAB中，可以使用朴素贝叶斯分类器对新闻分类数据进行分类。

基于遗传算法的BP神经网络MATLAB代码

基于遗传算法的BP神经网络MATLAB代码

基于遗传算法的BP神经网络MATLAB代码以下是基于遗传算法的BP神经网络的MATLAB代码，包括网络初始化、适应度计算、交叉运算、突变操作和迭代训练等。

1.网络初始化:```matlabfunction net = initialize_network(input_size, hidden_size, output_size)net.input_size = input_size;net.hidden_size = hidden_size;net.output_size = output_size;net.hidden_weights = rand(hidden_size, input_size);net.output_weights = rand(output_size, hidden_size);net.hidden_biases = rand(hidden_size, 1);net.output_biases = rand(output_size, 1);end```2.适应度计算:```matlabfunction fitness = calculate_fitness(net, data, labels)output = forward_propagation(net, data);fitness = sum(sum(abs(output - labels)));end```3.前向传播:```matlabfunction output = forward_propagation(net, data)hidden_input = net.hidden_weights * data + net.hidden_biases;hidden_output = sigmoid(hidden_input);output_input = net.output_weights * hidden_output +net.output_biases;output = sigmoid(output_input);endfunction result = sigmoid(x)result = 1 ./ (1 + exp(-x));end```4.交叉运算:```matlabfunction offspring = crossover(parent1, parent2)point = randi([1 numel(parent1)]);offspring = [parent1(1:point) parent2((point + 1):end)]; end```5.突变操作:```matlabfunction mutated = mutation(individual, mutation_rate) for i = 1:numel(individual)if rand < mutation_ratemutated(i) = rand;elsemutated(i) = individual(i);endendend```6.迭代训练:```matlabfunction [best_individual, best_fitness] =train_network(data, labels, population_size, generations, mutation_rate)input_size = size(data, 1);hidden_size = round((input_size + size(labels, 1)) / 2);output_size = size(labels, 1);population = cell(population_size, 1);for i = 1:population_sizepopulation{i} = initialize_network(input_size, hidden_size, output_size);endbest_individual = population{1};best_fitness = calculate_fitness(best_individual, data, labels);for i = 1:generationsfor j = 1:population_sizefitness = calculate_fitness(population{j}, data, labels);if fitness < best_fitnessbest_individual = population{j};best_fitness = fitness;endendselected = selection(population, data, labels);for j = 1:population_sizeparent1 = selected{randi([1 numel(selected)])};parent2 = selected{randi([1 numel(selected)])};offspring = crossover(parent1, parent2);mutated_offspring = mutation(offspring, mutation_rate);population{j} = mutated_offspring;endendendfunction selected = selection(population, data, labels) fitnesses = zeros(length(population), 1);for i = 1:length(population)fitnesses(i) = calculate_fitness(population{i}, data, labels);end[~, indices] = sort(fitnesses);selected = population(indices(1:floor(length(population) / 2)));end```这是一个基于遗传算法的简化版BP神经网络的MATLAB代码，使用该代码可以初始化神经网络并进行迭代训练，以获得最佳适应度的网络参数。

标准的BP神经网络算法程序MATLAB

标准的BP神经网络算法程序MATLAB

count=1;
while (count<=maxcount) %结束条件1迭代1000次
c=1;
while (c<=samplenum)
for k=1:outputNums
d(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
end
break;
end
count=count+1;%训练次数加1
end%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
deltv(i,j)=alpha*yitay(j)*x(i); %同上deltw
v(i,j)=v(i,j)+deltv(i,j)+a*dv(i,j);
dv(i,j)=deltv(i,j);
end
end
c=c+1;
end%第二个while结束；表示一次BP训练结束
double tmp;
for i=1:inputNums
x(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4
end
%Forward();
for j=1:hideNums
net=0.0;
for i=1:inputNums
net=net+x(i)*v(i,j);
dw=zeros(hideNums,outputNums); %10*3

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。

BP神经网络用于函数拟合与模式识别的Matlab示例程序

BP神经网络用于函数拟合与模式识别的Matlab示例程序

% BP 神经网络用于模式分类% 使用平台 - Matlab6.5% 作者：陆振波，海军工程大学% 欢迎同行来信交流与合作，更多文章与程序下载请访问我的个人主页% 电子邮件：******************.cn% 个人主页：clcclearclose all%---------------------------------------------------% 产生训练样本与测试样本，每一列为一个样本P1 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];T1 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)];P2 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];T2 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)];%---------------------------------------------------% 归一化[PN1,minp,maxp] = premnmx(P1);PN2 = tramnmx(P2,minp,maxp);%---------------------------------------------------% 设置网络参数NodeNum = 10; % 隐层节点数TypeNum = 3; % 输出维数TF1 = 'tansig';TF2 = 'purelin'; % 判别函数(缺省值)%TF1 = 'tansig';TF2 = 'logsig';%TF1 = 'logsig';TF2 = 'purelin';%TF1 = 'tansig';TF2 = 'tansig';%TF1 = 'logsig';TF2 = 'logsig';%TF1 = 'purelin';TF2 = 'purelin';net = newff(minmax(PN1),[NodeNum TypeNum],{TF1 TF2});%---------------------------------------------------% 指定训练参数% net.trainFcn = 'traingd'; % 梯度下降算法% net.trainFcn = 'traingdm'; % 动量梯度下降算法%% net.trainFcn = 'traingda'; % 变学习率梯度下降算法% net.trainFcn = 'traingdx'; % 变学习率动量梯度下降算法%% (大型网络的首选算法 - 模式识别)% net.trainFcn = 'trainrp'; % RPROP(弹性BP)算法,内存需求最小%% 共轭梯度算法% net.trainFcn = 'traincgf'; % Fletcher-Reeves修正算法% net.trainFcn = 'traincgp'; % Polak-Ribiere修正算法,内存需求比Fletcher-Reeves 修正算法略大% net.trainFcn = 'traincgb'; % Powell-Beal复位算法,内存需求比Polak-Ribiere修正算法略大% (大型网络的首选算法 - 函数拟合,模式识别)% net.trainFcn = 'trainscg'; % Scaled Conjugate Gradient算法,内存需求与Fletcher-Reeves修正算法相同,计算量比上面三种算法都小很多%% net.trainFcn = 'trainbfg'; % Quasi-Newton Algorithms - BFGS Algorithm,计算量和内存需求均比共轭梯度算法大,但收敛比较快% net.trainFcn = 'trainoss'; % One Step Secant Algorithm,计算量和内存需求均比BFGS 算法小,比共轭梯度算法略大%% (中小型网络的首选算法 - 函数拟合,模式识别)net.trainFcn = 'trainlm'; % Levenberg-Marquardt算法,内存需求最大,收敛速度最快%% net.trainFcn = 'trainbr'; % 贝叶斯正则化算法%% 有代表性的五种算法为:'traingdx','trainrp','trainscg','trainoss', 'trainlm' %---------------------%net.trainParam.show = 1; % 训练显示间隔net.trainParam.lr = 0.3; % 学习步长 - traingd,traingdmnet.trainParam.mc = 0.95; % 动量项系数 - traingdm,traingdxnet.trainParam.mem_reduc = 10; % 分块计算Hessian矩阵(仅对Levenberg-Marquardt 算法有效)net.trainParam.epochs = 1000; % 最大训练次数net.trainParam.goal = 1e-8; % 最小均方误差net.trainParam.min_grad = 1e-20; % 最小梯度net.trainParam.time = inf; % 最大训练时间%---------------------------------------------------% 训练与测试net = train(net,PN1,T1); % 训练%---------------------------------------------------% 测试Y1 = sim(net,PN1); % 训练样本实际输出Y2 = sim(net,PN2); % 测试样本实际输出Y1 = full(compet(Y1)); % 竞争输出Y2 = full(compet(Y2));%---------------------------------------------------% 结果统计Result = ~sum(abs(T1-Y1)) % 正确分类显示为1Percent1 = sum(Result)/length(Result) % 训练样本正确分类率Result = ~sum(abs(T2-Y2)) % 正确分类显示为1Percent2 = sum(Result)/length(Result) % 测试样本正确分类率******************************************************************% BP 神经网络用于函数拟合% 使用平台 - Matlab6.5% 作者：陆振波，海军工程大学% 欢迎同行来信交流与合作，更多文章与程序下载请访问我的个人主页% 电子邮件：******************.cn% 个人主页：clcclearclose all%---------------------------------------------------% 产生训练样本与测试样本P1 = 1:2:200; % 训练样本，每一列为一个样本T1 = sin(P1*0.1); % 训练目标P2 = 2:2:200; % 测试样本，每一列为一个样本T2 = sin(P2*0.1); % 测试目标%---------------------------------------------------% 归一化[PN1,minp,maxp,TN1,mint,maxt] = premnmx(P1,T1);PN2 = tramnmx(P2,minp,maxp);TN2 = tramnmx(T2,mint,maxt);%---------------------------------------------------% 设置网络参数NodeNum = 20; % 隐层节点数TypeNum = 1; % 输出维数TF1 = 'tansig';TF2 = 'purelin'; % 判别函数(缺省值)%TF1 = 'tansig';TF2 = 'logsig';%TF1 = 'logsig';TF2 = 'purelin';%TF1 = 'tansig';TF2 = 'tansig';%TF1 = 'logsig';TF2 = 'logsig';%TF1 = 'purelin';TF2 = 'purelin';net = newff(minmax(PN1),[NodeNum TypeNum],{TF1 TF2});%---------------------------------------------------% 指定训练参数% net.trainFcn = 'traingd'; % 梯度下降算法% net.trainFcn = 'traingdm'; % 动量梯度下降算法%% net.trainFcn = 'traingda'; % 变学习率梯度下降算法% net.trainFcn = 'traingdx'; % 变学习率动量梯度下降算法%% (大型网络的首选算法)% net.trainFcn = 'trainrp'; % RPROP(弹性BP)算法,内存需求最小%% 共轭梯度算法% net.trainFcn = 'traincgf'; % Fletcher-Reeves修正算法% net.trainFcn = 'traincgp'; % Polak-Ribiere修正算法,内存需求比Fletcher-Reeves 修正算法略大% net.trainFcn = 'traincgb'; % Powell-Beal复位算法,内存需求比Polak-Ribiere修正算法略大% (大型网络的首选算法)%net.trainFcn = 'trainscg'; % Scaled Conjugate Gradient算法,内存需求与Fletcher-Reeves修正算法相同,计算量比上面三种算法都小很多%% net.trainFcn = 'trainbfg'; % Quasi-Newton Algorithms - BFGS Algorithm,计算量和内存需求均比共轭梯度算法大,但收敛比较快% net.trainFcn = 'trainoss'; % One Step Secant Algorithm,计算量和内存需求均比BFGS 算法小,比共轭梯度算法略大%% (中型网络的首选算法)net.trainFcn = 'trainlm'; % Levenberg-Marquardt算法,内存需求最大,收敛速度最快%% net.trainFcn = 'trainbr'; % 贝叶斯正则化算法%% 有代表性的五种算法为:'traingdx','trainrp','trainscg','trainoss', 'trainlm' %---------------------%net.trainParam.show = 20; % 训练显示间隔net.trainParam.lr = 0.3; % 学习步长 - traingd,traingdmnet.trainParam.mc = 0.95; % 动量项系数 - traingdm,traingdxnet.trainParam.mem_reduc = 1; % 分块计算Hessian矩阵(仅对Levenberg-Marquardt算法有效)net.trainParam.epochs = 1000; % 最大训练次数net.trainParam.goal = 1e-8; % 最小均方误差net.trainParam.min_grad = 1e-20; % 最小梯度net.trainParam.time = inf; % 最大训练时间%---------------------------------------------------% 训练net = train(net,PN1,TN1); % 训练%---------------------------------------------------% 测试YN1 = sim(net,PN1); % 训练样本实际输出YN2 = sim(net,PN2); % 测试样本实际输出MSE1 = mean((TN1-YN1).^2) % 训练均方误差MSE2 = mean((TN2-YN2).^2) % 测试均方误差%---------------------------------------------------% 反归一化Y2 = postmnmx(YN2,mint,maxt);%---------------------------------------------------% 结果作图plot(1:length(T2),T2,'r+:',1:length(Y2),Y2,'bo:')title('+为真实值，o为预测值')。

BP神经网络matlab源程序代码

BP神经网络matlab源程序代码

%======原始数据输入========p=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928 3497 2261;...3497 2261 6921;2261 6921 1391;6921 1391 3580;1391 3580 4451;3580 4451 2636;...4451 2636 3471;2636 3471 3854;3471 3854 3556;3854 3556 2659;3556 2659 4335;...2659 4335 2882;4335 2882 4084;4335 2882 1999;2882 1999 2889;1999 2889 2175;...2889 2175 2510;2175 2510 3409;2510 3409 3729;3409 3729 3489;3729 3489 3172;...3489 3172 4568;3172 4568 4015;]';%===========期望输出=======t=[4554 2928 3497 2261 6921 1391 3580 4451 2636 3471 3854 3556 2659 ... 4335 2882 4084 1999 2889 2175 2510 3409 3729 3489 3172 4568 4015 ... 3666];ptest=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928 3497 2261;...3497 2261 6921;2261 6921 1391;6921 1391 3580;1391 3580 4451;3580 4451 2636;...4451 2636 3471;2636 3471 3854;3471 3854 3556;3854 3556 2659;3556 2659 4335;...2659 4335 2882;4335 2882 4084;4335 2882 1999;2882 1999 2889;1999 2889 2175;...2889 2175 2510;2175 2510 3409;2510 3409 3729;3409 3729 3489;3729 3489 3172;...3489 3172 4568;3172 4568 4015;4568 4015 3666]';[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %将数据归一化关于用premnmx语句进行归一化：premnmx语句的语法格式是：[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T) 其中P，T分别为原始输入和输出数据，minp和maxp分别为P中的最小值和最大值。

MATLAB完成BP神经网络

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。

(完整版)BP神经网络matlab实例(简单而经典)

(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。

神经网络算法例题（题目和解答以及Matlab代码）

神经网络算法例题（题目和解答以及Matlab代码）

神经⽹络算法例题（题⽬和解答以及Matlab代码）题⽬：采⽤贝叶斯正则化算法提⾼BP⽹络的推⼴能⼒，⽤来训练BP⽹络，使其能够拟合某⼀附加⽩噪声的正弦样本数据。

解答：采⽤贝叶斯正则化算法‘trainbr’训练BP⽹络，⽬标误差goal=1×10^-3，学习率lr=0.05,最⼤迭代次数epochs=500，拟合附加有⽩噪声的正弦样本数据，拟合数据均⽅根误差为0.0054，拟合后的图形⽤以下代码可以得出。

Matalb代码：clear all;%清除所有变量close all;%清图clc;%清屏%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T=sin(2*pi*P)+0.1*randn(size(P));%绘制样本数据点figureplot(P,T,'+');hold on;plot(P,sin(2*pi*P),':');%绘制不含噪声的正弦曲线net=newff(minmax(P),[20,1],{'tansig','purelin'});%采⽤贝叶斯正则化算法TRAINBRnet.trainFcn='trainbr';%设置训练参数net.trainParam.show=50;%显⽰中间结果的周期net.trainParam.lr=0.05;%学习率net.trainParam.epochs=500;%最⼤迭代次数net.trainParam.goal=1e-3;%⽬标误差%⽤相应算法训练BP⽹络[net,tr]=train(net,P,T);%对BP⽹络进⾏仿真A=sim(net,P);%计算仿真误差E=T-A;MSE=mse(E);%绘制匹配结果曲线plot(P,A,P,T,'+',P,sin(2*pi*P),':');legend('样本点','标准正弦曲线','拟合正弦曲线');。

用matlab编BP神经网络预测程序

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用matlab编BP神经网络预测程序求用matlab编BP神经网络预测程序求一用matlab编的程序P=[。

];输入T=[。

];输出% 创建一个新的前向神经网络net_1=newff(minmax(P),[10,1],{‘tansig’,’purelin’},’traingdm’) % 当前输入层权值和阈值inputWeights=net_{1,1} inputbias=net_{1} % 当前网络层权值和阈值layerWeights=net_{2,1} layerbias=net_{2} % 设置训练参数net_ = 50; net_ = ; net_ = ; net_ = 10000; net_ = 1e-3; % 调用TRAINGDM 算法训练BP 网络[net_1,tr]=train(net_1,P,T); % 对BP 网络进行仿真A = sim(net_1,P); % 计算仿真误差 E = T - A; MSE=mse(E) x=[。

]’;%测试sim(net_1,x) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 不可能啊我2009 对初学神经网络者的小提示28 第二步：掌握如下算法: 2.最小均方误差,这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心,入门者要先看《高等数学》第8章的第十节：“最小二乘法”。

3.在第2步的基础上看Hebb学习算法、SOM和K-近邻算法，上述算法都是在最小均方误差基础上的改进算法，参考书籍是《神经网络原理》、《人工神经网络与模拟进化计算》、《模式分类》、《神经网络设计》。

(自适应谐振理论),该算法的最通俗易懂的读物就是《神经网络设计》的第15和16章。

若看理论分析较费劲可直接编程实现一下节的ART1算法小节中的算法. 算法,初学者若对误差反传的分析过程理解吃力可先跳过理论分析和证明的内容,直接利用最后的学习规则编个小程序并测试,建议看《机器学习》(机械工业出版社，Tom M. Mitchell著，中英文都有）的第4章和《神经网络设计》的第11章。

matlab BP神经网络(贝叶斯正则化算法程序)

matlab BP神经网络(贝叶斯正则化算法程序)

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pause% 敲任意键开始clc% 定义训练样本矢量% P 为输入矢量sqrs=[0.0000016420520 0.0000033513140 0.0000051272540 0.0000069694860 0.0000088776310 0.0000139339960 -0.0000594492310 -0.0001080022920 -0.0001476714860 ...0.0000112367340 0.0002021567880 0.0008695337800 -0.0001189929700 -0.0000912336690 0.0002160472130 0.0006358522040 0.0012365884200 0.0049930394010 ]./0.001657904949 ;sqjdcs=[0.0000399039272 0.0000805129702 0.0001218448339 0.0001639173001 0.0002067504102 0.0003172835720 0.0000421189848 0.0000870310694 0.0001350858140 ...0.0001866997652 0.0002423599348 0.0004033628719 0.0000394450224 0.0000830935373 0.0001317612004 0.0001864881262 0.0002486249700 0.0004497441812 ]./0.000533286;sqglmj=[0.0000068430669 0.0000147605347 0.0000240097285 0.0000349372747 0.0000480215187 0.0000954580176 0.0000005804238 0.0000011640375 0.0000017508228 ...0.0000023407605 0.0000029338317 0.0000044301058 0.0000030813582 0.0000071511410 0.0000126615618 0.0000203910217 0.0000318028637 0.0001118629438 ]./0.000034868299 ;s1=[0.0001773503110 0.0003553133430 0.0005338922010 0.0007130899610 0.0008929096590 0.0013452002950 0.0005747667510 0.0012111415700 0.0019195724060 ...0.0027130110200 0.0036077110840 0.0064386221260 0.0005056929850 0.0010189193420 0.0015398201520 0.0020685403470 0.0026052286500 0.0039828224110 ]./0.00275071;%s2=[25.9167875445 24.0718476818 22.2364947192 20.4105777318 18.5939487791 14.0920619223 990.2535888432 1040.4661104131 1096.3830297389 1159.029******* ...% 1229.6925839338 1453.3788619676 164.1136642277 142.4834641073 121.6137611080 101.4436832756 81.9180522413 35.6044841634];glkyl=[1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3];glhyl=[2 4 6 8 10 15 2 4 6 8 10 15 2 4 6 8 10 15 ];P=[sqrs;sqjdcs;sqglmj;s1]; %输入数据矩阵T=[glkyl;glhyl]; %目标数据矩阵echo onclcpauseclc% 创建一个新的前向神经网络net=newff(minmax(P),[20,2],{'tansig','purelin'});pauseclcecho offclcdisp('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)echo onclc% 采用L-M 优化算法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)echo onclc% 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pauseclcendnet.trainParam.epochs = 500; net.trainParam.goal = 1e-6; net.trainFcn='trainoss';% 调用相应算法训练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 - A;MSE=mse(E)pauseclc。

BP神经网络实验-Matlab

BP神经网络实验-Matlab

BP神经网络实验-MatlabBP神经网络是一种常见的人工神经网络模型。

在实际应用中，BP神经网络广泛用于分类、预测、优化等任务中。

本文将介绍如何在Matlab中实现BP神经网络，并通过一个简单的分类问题进行实验验证。

1. 数据准备首先，我们需要准备数据。

本文采用的数据是一个二分类问题，即在一个二维平面中，将数据点分为两类。

为了方便起见，我们可以手动生成一些数据点，或者使用Matlab自带的数据集如“fisheriris”。

2. BP神经网络模型的构建在Matlab中，我们可以使用“newff”函数来构建BP神经网络模型。

该函数可以接受多个参数，包括输入层、隐含层和输出层的节点数量，以及激活函数、学习算法等参数。

以下是构建一个包含1个输入层、1个隐含层和1个输出层的BP神经网络的示例代码：4. BP神经网络模型的测试在训练完成后，我们可以使用BP神经网络模型对测试数据进行分类预测。

在Matlab 中，我们可以使用“sim”函数来预测分类结果。

以下是对测试数据进行分类预测的示例代码：output=round(sim(net,test_data));其中，“output”是分类预测结果；“test_data”是测试数据。

5. 性能评估最后，我们需要对BP神经网络模型的分类性能进行评估。

在Matlab中，我们可以使用“confusionmat”函数来计算分类矩阵，进而计算分类准确率等性能指标。

以下是计算分类准确率的示例代码：[C,order]=confusionmat(test_label,output);accuracy=(C(1,1)+C(2,2))/sum(sum(C));其中，“C”是分类矩阵；“order”是分类标签；“accuracy”是分类准确率。

matlab BP神经网络

matlab BP神经网络

基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数最新版本的神经网络工具箱几乎涵盖了所有的神经网络的基本常用模型，如感知器和BP网络等。

对于各种不同的网络模型，神经网络工具箱集成了多种学习算法，为用户提供了极大的方便[16]。

Matlab R2007神经网络工具箱中包含了许多用于BP网络分析与设计的函数，BP网络的常用函数如表3.1所示。

3.1.1BP网络创建函数1) newff该函数用于创建一个BP网络。

调用格式为：net=newffnet=newff(PR,[S1S2..SN1],{TF1TF2..TFN1},BTF,BLF,PF)其中，net=newff;用于在对话框中创建一个BP网络。

net为创建的新BP神经网络；PR为网络输入向量取值范围的矩阵；[S1S2…SNl]表示网络隐含层和输出层神经元的个数；{TFlTF2…TFN1}表示网络隐含层和输出层的传输函数，默认为‘tansig’；BTF表示网络的训练函数，默认为‘trainlm’；BLF表示网络的权值学习函数，默认为‘learngdm’；PF表示性能数，默认为‘mse’。

2）newcf函数用于创建级联前向BP网络，newfftd函数用于创建一个存在输入延迟的前向网络。

3.1.2神经元上的传递函数传递函数是BP网络的重要组成部分。

传递函数又称为激活函数，必须是连续可微的。

BP网络经常采用S型的对数或正切函数和线性函数。

1) logsig该传递函数为S型的对数函数。

调用格式为：A=logsig（N）info=logsig（code）其中，N：Q个S维的输入列向量；A：函数返回值，位于区间（0，1）中；2）tansig该函数为双曲正切S型传递函数。

调用格式为：A=tansig（N）info=tansig（code）其中，N：Q个S维的输入列向量；A：函数返回值，位于区间（-1，1）之间。

3）purelin该函数为线性传递函数。

调用格式为：A=purelin（N）info=purelin（code）其中，N：Q个S维的输入列向量；A：函数返回值，A=N。

MATLAB下BP神经网络设计

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。

基于MATLABD的BP神经网络

基于MATLABD的BP神经网络

基于MATLABD的BP神经网络一、BP网络模型BP神经网络，也称为多层前馈神经网络，是一种利用BP算法或称“广义 准则”训练的反向传播神经网络，BP由网络由输入层、隐层和输出层组成。

层与层之问采用全互连方式，同一层之间不存在相互连接，隐层可以有一个或多个。

连接权的调整采用的是反向传播(Back Propagation)的学习算法。

BP神经网络的主要思想是把学习的过程分为两个部分，一部分是信息流在输入层和隐含层中得到计算处理并由输出层输出；另一部分则是根据输出和期望输出之间的误差值进行调节网络权重的反向传播。

神经元是神经网络最基本的处理单元，神经元的变换函数采用S型函数，因此输出量是0到1之间的连续量，它可实现从输入到输出的任意的非线性映射。

利用样本集首先对BP网络进行训练，也即对网络的连接权系数进行学习和调整，以使该网络实现给定的输入输出映射关系，这就是BP神经网络的学习。

经过训练的BP网络，对于不是样本集中的输入也能给出合适的输出。

该性质称为泛化(generalization)功能。

标准的BP算法是一种梯度下降学习算法，其权值的修正是沿着误差性能函数梯度的反方向进行的。

在前向计算过程中，输入信息从输入层经隐层逐层计算，并传向输出层，每层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。

如输出层不能得到期望的输出，则转入误差反向传播过程，误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层的神经元的权值，使得网络系统误差最小。

最终网络的实际输出与各自所对应的期望输出逼近。

由于BP神经网络存在样本数据比较复杂、训练中容易陷入局部极值、初始权值随机选取、网络结构难以确定等不足，直接影响到泛化能力的提高，限制了BP 神经网络在实际中的推广和应用。

为此，本文将采用贝叶斯正则优化算法TRAINBR，以此提高它的泛化能力。

二、基于MATLAB神经网络工具箱及其相关函数简介BP神经网络设计时，需要确定网络的拓扑结构(隐层的层数及各层的神经元的数目)及其神经元的变换函数，网络的初始化，误差计算，学习规则及网络训练，训练参数及训练样本的归一化处理等方面的工作。

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。

BP神经网络地Matlab语法

BP神经网络地Matlab语法

1. 数据预处理在训练神经网络前一般需要对数据进行预处理，一种重要的预处理手段是归一化处理。

下面简要介绍归一化处理的原理与方法。

(1) 什么是归一化？数据归一化，就是将数据映射到[0,1]或[-1,1]区间或更小的区间，比如(0.1,0.9) 。

(2) 为什么要归一化处理？<1>输入数据的单位不一样，有些数据的范围可能特别大，导致的结果是神经网络收敛慢、训练时间长。

<2>数据范围大的输入在模式分类中的作用可能会偏大，而数据范围小的输入作用就可能会偏小。

<3>由于神经网络输出层的激活函数的值域是有限制的，因此需要将网络训练的目标数据映射到激活函数的值域。

例如神经网络的输出层若采用S形激活函数，由于S形函数的值域限制在(0,1)，也就是说神经网络的输出只能限制在(0,1)，所以训练数据的输出就要归一化到[0,1]区间。

<4>S形激活函数在(0,1)区间以外区域很平缓，区分度太小。

例如S形函数f(X)在参数a=1时，f(100)与f(5)只相差0.0067。

(3) 归一化算法一种简单而快速的归一化算法是线性转换算法。

线性转换算法常见有两种形式：<1>y = ( x - min )/( max - min )其中min为x的最小值，max为x的最大值，输入向量为x，归一化后的输出向量为y 。

上式将数据归一化到[ 0 , 1 ]区间，当激活函数采用S形函数时（值域为(0,1)）时这条式子适用。

<2>y = 2 * ( x - min ) / ( max - min ) - 1这条公式将数据归一化到[ -1 , 1 ] 区间。

当激活函数采用双极S形函数（值域为(-1,1)）时这条式子适用。

(4) Matlab数据归一化处理函数Matlab中归一化处理数据可以采用premnmx ，postmnmx ，tramnmx 这3个函数。

<1> premnmx语法：[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t)参数：pn：p矩阵按行归一化后的矩阵minp，maxp：p矩阵每一行的最小值，最大值tn：t矩阵按行归一化后的矩阵mint，maxt：t矩阵每一行的最小值，最大值作用：将矩阵p，t归一化到[-1,1] ，主要用于归一化处理训练数据集。

MATLAB神经网络算法实例讲解【附源代码】

MATLAB神经网络算法实例讲解【附源代码】

MA TLAB神经网络算法实例讲解【附源代码】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MA TLAB 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% 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(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值inputW eights=net.IW{1,1}inputbias=net.b{1}% 当前网络层权值和阈值layerW eights=net.LW{2,1}layerbias=net.b{2}pauseclc% 设置训练参数net.trainParam.show = 50;net.trainParam.lr = 0.05;net.trainParam.mc = 0.9;net.trainParam.epochs = 1000;net.trainParam.goal = 1e-3;pauseclc% 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)pauseclcecho off例2 采用贝叶斯正则化算法提高BP 网络的推广能力。

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% 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
sqrs=[0.0000016420520 0.0000033513140 0.0000051272540 0.0000069694860 0.0000088776310 0.0000139339960 -0.0000594492310 -0.0001080022920 -0.0001476714860 ...
0.0000112367340 0.0002021567880 0.0008695337800 -0.0001189929700 -0.0000912336690 0.0002160472130 0.0006358522040 0.0012365884200 0.0049930394010 ]./0.001657904949 ;
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s1=[0.0001773503110 0.0003553133430 0.0005338922010 0.0007130899610 0.0008929096590 0.0013452002950 0.0005747667510 0.0012111415700 0.0019195724060 ...
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%s2=[25.9167875445 24.0718476818 22.2364947192 20.4105777318 18.5939487791 14.0920619223 990.2535888432 1040.4661104131 1096.3830297389 1159.029******* ...
% 1229.6925839338 1453.3788619676 164.1136642277 142.4834641073 121.6137611080 101.4436832756 81.9180522413 35.6044841634];
glkyl=[1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3];
glhyl=[2 4 6 8 10 15 2 4 6 8 10 15 2 4 6 8 10 15 ];
P=[sqrs;sqjdcs;sqglmj;s1]; %输入数据矩阵
T=[glkyl;glhyl]; %目标数据矩阵
echo on
clc
pause
clc
% 创建一个新的前向神经网络
net=newff(minmax(P),[20,2],{'tansig','purelin'});
pause
clc
echo off
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disp('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)
echo on
clc
% 采用L-M 优化算法TRAINLM
net.trainFcn='trainlm';
pause
clc
% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 500;
net.trainParam.goal = 1e-6;
net=init(net);
% 重新初始化
pause
clc
elseif(choice==2)
echo on
clc
% 采用贝叶斯正则化算法TRAINBR
net.trainFcn='trainbr';
pause
clc
% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 500;
randn('seed',192736547);
net = init(net);
% 重新初始化
pause
clc
end
net.trainParam.epochs = 500; net.trainParam.goal = 1e-6; net.trainFcn='trainoss';
% 调用相应算法训练BP 网络[net,tr]=train(net,P,T);
pause
clc
% 对BP 网络进行仿真
A = sim(net,P);
% 计算仿真误差
E = T - A;
MSE=mse(E)
pause
clc。

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