人工神经网络Matlab实现代码.docx

1、以下是用Matlab中的 m语言编写的BP神经网络代码，实现的是一个正弦函数的拟合过程，包括了初始化、BP算法、绘制曲线等过程，可以将代码放到一个M文件中运行，以下是代码：defaultpoints=20; %隐含层节点数inputpoints=1; %输入层节点数outputpoints=1; %输出层节点数Testerror=zeros(1,100);%每个测试点的误差记录a=zeros(1,inputpoints);%输入层节点值y=zeros(1,outputpoints);%样本节点输出值w=zeros(inputpoints,defaultpoints);%输入层和隐含层权值%初始

2、化权重很重要，比如用rand函数初始化则效果非常不确定，不如用zeros初始化v=zeros(defaultpoints,outputpoints);%隐含层和输出层权值bin=rand(1,defaultpoints);%隐含层输入bout=rand(1,defaultpoints);%隐含层输出base1=0*ones(1,defaultpoints);%隐含层阈值，初始化为0cin=rand(1,outputpoints);%输出层输入cout=rand(1,outputpoints);%输出层输出base2=0*rand(1,outputpoints);%输出层阈值error=zero

3、s(1,outputpoints);%拟合误差errors=0;error_sum=0; %误差累加和error_rate_cin=rand(defaultpoints,outputpoints);%误差对输出层节点权值的导数error_rate_bin=rand(inputpoints,defaultpoints);%误差对输入层节点权值的导数alfa=0.5; % alfa 是隐含层和输出层权值-误差变化率的系数，影响很大belt=0.5; % belt 是隐含层和输入层权值-误差变化率的系数，影响较小gama=5; % gama 是误差放大倍数，可以影响跟随速度和拟合精度,当gama大于

4、2时误差变大，容易震荡%规律 100个隐含节点，当alfa *gama =1.5时，效果好，其他值误差变大，belt基本不影响效果%规律 200个隐含节点，当alfa *gama =0.7时，效果好，其他值误差变大，belt基本不影响效果，最小误差和100个隐含点一样%规律 50个隐含节点，当alfa *gama =3时，效果好，其他值误差变大，belt基本不影响效果，最小误差和100个隐含点一样trainingROUND=200;% 训练次数,有时训练几十次比训练几百次上千次效果要好很多sampleNUM=361; % 样本点数x1=zeros(sampleNUM,inputpoints);

5、 %样本输入矩阵y1=zeros(sampleNUM,outputpoints); %样本输出矩阵x2=zeros(sampleNUM,inputpoints); %测试输入矩阵y2=zeros(sampleNUM,outputpoints); %测试输出矩阵observeOUT=zeros(sampleNUM,outputpoints); %拟合输出监测点矩阵i=0;j=0;k=0; %其中j是在一个训练周期中的样本点序号，不可引用i=0;h=0;o=0; %输入层序号，隐含层序号，输出层序号x=0:0.2*pi:2*pi; %步长for j=1:9 %这里给样本输入和输出赋值，应根据具体应

6、用来设定 x1(j,1)=x(j); y1(j,1)=sin(x1(j,1);endx=0:2*pi/361:2*pi;for j=1:361 x2(j,1)=x(j); y2(j,1)=sin(x2(j,1); endfor o=1:outputpointsy1(:,o)=(y1(:,o)-min(y1(:,o)/(max(y1(:,o)-min(y1(:,o);%归一化，使得输出范围落到0,1区间上，当激活函数为对数S型时适用y2(:,o)=(y2(:,o)-min(y2(:,o)/(max(y2(:,o)-min(y2(:,o);endfor i=1:inputpointsx1(:,i)

7、=(x1(:,i)-min(x1(:,i)/(max(x1(:,i)-min(x1(:,i);%输入数据归一化范围要和输出数据的范围相同，0,1x2(:,i)=(x2(:,i)-min(x2(:,i)/(max(x2(:,i)-min(x2(:,i);endsampleNUM=9;for mmm=1:trainingROUND %训练开始，100次 error_sum=0; if mmm=trainingROUND sampleNUM=361; endfor j=1:sampleNUM %每次训练一个样本点 for i=1:inputpoints %样本输入层赋值 a(i)=x1(j,i);

8、end for o=1:outputpoints %样本输出层赋值 y(o)=y1(j,o); end if mmm=trainingROUND for i=1:inputpoints %样本输入层赋值 a(i)=x2(j,i); end for o=1:outputpoints %样本输出层赋值 y(o)=y2(j,o); end end for h=1:defaultpoints bin(h)=0; for i=1:inputpoints bin(h)=bin(h)+a(i)*w(i,h); end bin(h)=bin(h)-base1(h); bout(h)=1/(1+exp(-bin

9、(h);%隐含层激励函数为对数激励endtemp_error=0;for o=1:outputpoints cin(o)=0; for h=1:defaultpoints cin(o)=cin(o)+bout(h)*v(h,o); end cin(o)=cin(o)-base2(o); cout(o)=1/(1+exp(-cin(o); %输出层激励函数为对数激励 observeOUT(j,o)=cout(o); error(o)=y(o)-cout(o); temp_error=temp_error+error(o)*error(o);%记录实际误差，不应该乘伽玛系数 error(o)=ga

10、ma*error(o);endTesterror(j)=temp_error; error_sum=error_sum+Testerror(j);for o=1:outputpoints error_rate_cin(o)=error(o)*cout(o)*(1-cout(o); endfor h=1:defaultpoints error_rate_bin(h)=0; for o=1:outputpoints error_rate_bin(h)= error_rate_bin(h)+error_rate_cin(o)*v(h,o); end error_rate_bin(h)=error_r

11、ate_bin(h)*bout(h)*(1-bout(h);endfor h=1:defaultpoints base1(h)=base1(h)-5*error_rate_bin(h)*bin(h); %base1变化不影响最小误差，但是可以抑制由于过多训练产生的发散效果 for o=1:outputpoints v(h,o)=v(h,o)+alfa*error_rate_cin(o)*bout(h); % 可能要改，正负号？ % base1(i)=base1(i)+0.01*alfa*error(i); end for i=1:inputpoints w(i,h)=w(i,h)+belt*e

12、rror_rate_bin(h)*a(i); % 可能要改，正负号？ %base2=base2+0.01*belt*out_error; endendend %一轮训练结束 if(error_sum0.01) %error_sum中记录一轮训练中所有样本的所有输出和拟合输出值差值平方和 break; endend %/训练结束figureplot(x(1:sampleNUM),Testerror(1:sampleNUM),r+)hold onplot(x(1:sampleNUM),y2(1:sampleNUM,1),*)hold onplot(x(1:sampleNUM),observeOUT(1:sampleNUM,1),o)hold onylabel(num2str(mmm);xlabel(num2str(error_sum);