BP算法的matlab程序?qū)崿F(xiàn)

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1、智能控制導(dǎo)論實(shí)驗(yàn)一（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）1.實(shí)驗(yàn)題目：利用多層前向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)逼近非線性函數(shù)y?0.5(1?cosx)。2.實(shí)驗(yàn)?zāi)康模和ㄟ^(guò)自己編寫程序掌握BP學(xué)習(xí)算法，并對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力有一個(gè)深入了解。3.實(shí)驗(yàn)要求：1.訓(xùn)練算法采用傳統(tǒng)的BP學(xué)習(xí)算法。2.模型結(jié)構(gòu)采用1-6-1型（即輸入層取1，隱層取6，輸出層取1）。3.樣本集在這里取20點(diǎn)，即x?2?i/20，i?0,1,?,19，y?0.5(1?cosx)4.要求所編程序得到的仿真結(jié)果為：一是能顯示均方誤差的變化趨勢(shì)，二是要顯示出此非線性函數(shù)y?0.5(

2、1?cosx)和它的逼近曲線。4.實(shí)驗(yàn)算法（BP算法）：給定20組樣本?x1，t1?；?x2，t2?；?；?x20，t20?。這里xi為一維輸入矢量，yi為一維期望輸出矢量i?1,2,?,p,?,20。假設(shè)矢量yi為網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出。則訓(xùn)練過(guò)程為：1.確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為1-6-1型，選Emax作為最大容許誤差，并給出隱層到輸出層的權(quán)矩陣W?0?，輸入層到隱層的權(quán)矩陣V?0?，將其初始化為某一小的隨機(jī)權(quán)矩陣。2.依次輸入樣本xi，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出yi。23.計(jì)算誤差E?[?t?y?/2]?E，i?1,2,?,p,?,

3、20。ii4.計(jì)算各層權(quán)值的變化量5.調(diào)節(jié)權(quán)值6.若p?20，則p?p?1，轉(zhuǎn)2），否則轉(zhuǎn)7）。7.若E?Emax，結(jié)束，否則E?0，p?1，轉(zhuǎn)2）進(jìn)入下一輪的計(jì)算，若直到規(guī)定的次數(shù)時(shí)還沒(méi)有使E?Emax，則強(qiáng)行退出，終止程序。5.實(shí)驗(yàn)步驟：1.了解并掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法2.通過(guò)給定的樣本，利用BP算法，編寫MATLAB語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)仿真，得出相應(yīng)的仿真曲線。3.撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告。6.實(shí)驗(yàn)程序：fori=1:20%樣本個(gè)數(shù)xx(i)=2*pi*(i-1)/20;d(i)=0.5*(1+cos(xx(i)));endn=le

4、ngth(xx);%樣本個(gè)數(shù)p=6;%隱層個(gè)數(shù)w=rand(p,2);wk=rand(1,p+1);max_epoch=10000;%最大訓(xùn)練次數(shù)error_goal=0.002;%均方誤差q=0.09;%學(xué)習(xí)速率a(p+1)=-1;%training%此訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)采取1-6-1的形式，即一個(gè)輸入，6個(gè)隱層，1個(gè)輸出forepoch=1:max_epoche=0;fori=1:n%樣本個(gè)數(shù)x=[xx(i);-1];neto=0;forj=1:pneti(j)=w(j,1)*x(1)+w(j,2)*x(2);a(j)=

5、1/(1+exp(-neti(j)));%隱層的激活函數(shù)采取s函數(shù)，f(x)=1/(1+exp(-x))neto=neto+wk(j)*a(j);endneto=neto+wk(p+1)*(-1);y(i)=neto;%輸出層的激活函數(shù)采取線性函數(shù),f(x)=xde=(1/2)*(d(i)-y(i))*(d(i)-y(i));e=de+e;dwk=q*(d(i)-y(i))*a;fork=1:pdw(k,1:2)=q*(d(i)-y(i))*wk(k)*a(k)*(1-a(k))*x;endwk=wk+dwk;%從

6、隱層到輸出層權(quán)值的更新w=w+dw;%從輸入層到隱層的權(quán)值的更新enderror(epoch)=e;m(epoch)=epoch;if(e

7、eto=neto+wk(j)*a(j);endneto=neto+wk(p+1)*(-1);y(i)=neto;%線性函數(shù)end%plotfigure(1)plot(m,error)xlabel('迭代次數(shù)')ylabel('均方誤差')title('BP算法的學(xué)習(xí)曲線')figure(2)plot(xx,d)holdonplot(xx,y,'r')legend('藍(lán)線是目標(biāo)曲線','紅線是逼近曲線')7.實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求：書寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告，其中包括實(shí)驗(yàn)題目，實(shí)驗(yàn)?zāi)康?，?shí)驗(yàn)要求，實(shí)驗(yàn)算法，實(shí)驗(yàn)步驟，實(shí)驗(yàn)程序等。