matlab中BP神經網絡的使用方法和實例
有時辰在利用matlab進行數據闡發和計較的時辰，想利用BP神經收集算法，怎么利用呢，下面來分享一下方式
東西/原料
- matlab
- BP神經收集的利用方式和實例
方式/步調
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第一步我們起首需要領會BP神經收集是一種多層前饋收集,可以進行進修和存儲輸入輸出映射關系，不需要去成立數學方程式，是一種常用的神經收集模子，BP神經收集的構建本家兒要分為三步，如下圖所示：
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第二步我們可以看一下在matlab中BP神經收集的練習函數，有梯度下降法traingd,彈性梯度下降法trainrp,自順應lr梯度下降法traingda等，如下圖所示：
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第三步下面我們經由過程實例來介紹BP神經收集的利用，在matlab中號令行窗口中界說輸入P，輸出T，·經由過程“newff(minmax(P),[5,1],{'tansig','purelin'},'trainrp');”構建BP神經收集，“[net,tr]=train(net,P,T);”進行收集練習，“sim(net,P)”獲得仿真展望值，完整代碼如下圖所示：
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第四步在號令行窗口按回車鍵之后，可以看到呈現成果彈窗，最上面的Neural Network下面依次代表的是“輸入、隱含層、輸出層、輸出”，隱含層中有5個神經元，Progress下面的Epoch代表迭代次數，Gradient代表梯度，Vaildation Checks代表有用性查抄，最后的綠色對勾代表機能方針告竣，如下圖所示：
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第五步我們也可以看一下號令行窗口中的輸出成果，X是BP神經收集仿真值，和輸出值已經很是迫近了，如下圖所示：
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第六步我們將現實曲線和展望曲線繪制出來，可以看到利用BP神經收集展望的成果曲線根基和現實輸出曲線一致，如下圖所示：
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- 發表于 2018-02-23 00:00
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