BP神经网络的构建与使用Word下载.docx

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BP神经网络的构建与使用Word下载.docx

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forj=1:

p（1,（i-1）*m+j）=X（i）;

p（2,（i-1）*m+j）=Y（j）;

end

%输出矩阵1*400

Z1=zeros（1,m*m）;

Z1（1,（i-1）*m+j）=sin（2*pi*X（i））*sin（2*pi*Y（j））;

%BP神经网络

n=10;

%隐层神经元数目

%建立BP网络结构,选择隐层和输出层神经元传递函数分别为

%tansig函数和purelin函数

%网络训练采用Levenberg-Marquardt算法trainlm

net=newff（minmax（p）,[n,1],{'

tansig'

purelin'

},'

trainlm'

）;

%网络训练

net.trainParam.epochs=50;

%训练时间

net.trainParam.goal=0.01;

%训练精度

net.trainParam.lr=0.001;

%学习速率

net=train（net,p,Z1）;

Z2=sim（net,p）;

%将Z1和Z2转换成ZZ1（20*20）,ZZ2（20*20）

ZZ1=zeros（m,m）;

ZZ2=zeros（m,m）;

ZZ1（i,j）=Z1（1,（i-1）*m+j）;

ZZ2（i,j）=Z2（1,（i-1）*m+j）;

%期望输出的曲面图

subplot（1,2,1）

surf（X,Y,ZZ1）

title（'

期望输出'

%实际输出的曲面图

subplot（1,2,2）

surf（X,Y,ZZ2）

实际输出'

3.实验结果及分析：

运行后，我们得到期望输出和实际输出的曲面图（图1），经过比较，原曲面图和非线性函数的曲面图很接近，这说明，经过训练，BP网络对非线性函数的逼近效果相当好。

图1

下面对网络规模、样本集大小、学习速率等条件进行修改并观察结果，分析这些因素对网络的学习能力、推广能力和性能上的影响。

1）神经元数目n变化

n=5（图2）

图2

n=10（图3）

图3

比较图2和图3，可以看出，隐层神经元的数目对于网络逼近效果有一定的影响，一般来说，隐层神经元数目越多，则BP网络逼近非线性函数的能力越强，而同时网络训练所用的时间相对来说更长一些。

2）样本集大小

40*40（图4）

图4

20*20（图5）

图5

比较图4和图5，可以看出，样本集的数目对于网络逼近效果有一定的影响，一般来说，样本集的数目越多，网络逼近效果越好。

3）学习速率

lr=0.001（图6）

图6

lr=0.01（图7）

图7

比较图6和图7，可以看出，学习速率对于网络逼近效果有一定的影响，一般来说，学习速率越小，网络逼近效果越好，但是学习速率过小会造成训练时间过长。

4.BP算法的改进

拟牛顿算法

图8

Levenberg-Marquardt算法

图9

在前馈反向传播网络应用中，对某一特定的问题，很难确定哪种训练算法最好，因为这取决于问题的复杂性、训练样本数、网络权重和阈值个数以及期望误差等许多因素。

一般来说，网络具有几百个权值时，采用Levenberg-Marquardt算法收敛速度最快。

如果要求正确训练时，该算法的优点更明显。

二、分类

进行Iris数据分类实验，通过实验选择具有最佳性能的网络结构和训练参数，并与最近邻分类器进行性能对比。

K=3;

%类别

N=50;

%每类的样本数目

M=4;

%样本的维数

Q=zeros（M,N*K）;

%定义样本矩阵

%---------------读入数据--------------------------

[a,b,c,d]=textread（'

iris.txt'

%f%f%f%f%*s'

delimiter'

%放入4*150的矩阵中，每一列为一个样本

N*K,

Q（1,i）=a（i）;

Q（2,i）=b（i）;

Q（3,i）=c（i）;

Q（4,i）=d（i）;

%将数据分成两部分，一部分用于训练，一部分用于测试

%等间距的方式抽取数据

xn_test=zeros（M,N*K/2）;

xn_train=zeros（M,N*K/2）;

K*N/2,

xn_test（j,i）=Q（j,i*2-1）;

xn_train（j,i）=Q（j,i*2）;

%训练目标,测试目标，三类，分别是100,010,001

dn_test=zeros（K,N*K/2）;

dn_train=zeros（K,N*K/2）;

forj=1:

fori=1:

N/2,

dn_train（j,（j-1）*N/2+i）=1;

dn_test（j,（j-1）*N/2+i）=1;

%----------函数接口赋值----------------------------

NodeNum=20;

%隐层节点数

TypeNum=3;

%输出维数

p1=xn_train;

%训练输入

t1=dn_train;

%训练输出

Epochs=1000;

%训练次数

P=xn_test;

%测试输入

T=dn_test;

%真实分类

%设置网络参数

%隐层的传递函数采用tan-sigmoid输出层采用线性传递函数

TF1='

;

TF2='

%构造BP神经网络，网络训练采用Levenberg-Marquardt算法trainlm

net=newff（minmax（p1）,[NodeNumTypeNum],{TF1TF2},'

net.trainParam.epochs=Epochs;

%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.show=200;

%训练显示间隔

%------------训练与测试----------------------------

net=train（net,p1,t1）;

%训练

X=sim（net,P）;

%测试-输出为预测值

X=full（compet（X））%竞争输出

%compet:

Competitivetransferfunction

%full:

Convertsparsematrixtofullmatrix

%结果统计

Result=~sum（abs（X-T））%正确分类显示为1

Percent=sum（Result）/length（Result）%正确分类率

图10

对75组测试样本进行分类，其中结果1表示分类正确，0表示分类错误。

如图10所示，正确率达到93.33%，说明BP神经网络对数据集分类是可行的。

4.最近邻分类器

这里采用了K均值算法对数据集iris.txt进行分类。

1）K-Means算法描述

2）SAA类：

包装了KMeans聚类、聚类结果输出、正确率统计等

3）

工作流程：

4）部分代码：

✓聚类部分代码：

✓修改聚类中心的代码：

5）统计正确率：

（因为初始的聚类中心是随机选取的，所以每次运行的结果不一样）：

图11

如图11所示，用K均值进行分类的正确率达到90.67%。

5.BP神经网络与最近邻分类器的性能对比

这里的BP神经网络，隐层的传递函数采用tan-sigmoid，输出层采用线性传递函数，网络训练采用Levenberg-Marquardt算法trainlm，隐层节点20，最小均方误差1e-8，最小梯度1e-20。

最近邻分类器随机选取初始聚类中心，最终聚成三类，并对正确率进行统计。

（因为结果只是聚成了三类，并不知道这三类究竟分别是哪一类，可以假设第一类为Iris-setosa，第二类为Iris-versicolor，第三类为Iris-virginica或者第一类为Iris-versicolor，第二类为Iris-setosa，第三类为Iris-virginica等，一共六种可能，选取其中正确率最高的作为最终结果）。

将iris.txt数据分成两部分（等间距的方式抽取数据），一部分用于训练，一部分用于测试。

对测试数据集测试五次，得到的正确率如表1所示：

BP神经网络

0.9467

0.9067

0.8800

0.9333