第3章 前馈神经网络 (3.3 Matlab 实现)
在Matlab中实现神经网络的方法与实例
在Matlab中实现神经网络的方法与实例神经网络是一种模拟人类大脑神经系统的计算模型，它能够通过学习数据的模式和关联性来解决各种问题。
在计算机科学和人工智能领域，神经网络被广泛应用于图像识别、自然语言处理、预测等任务。
而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了一套完善的工具箱，可以方便地实现神经网络的建模和训练。
本文将介绍在Matlab中实现神经网络的方法与实例。
首先，我们会简要介绍神经网络的基本原理和结构，然后详细讲解在Matlab中如何创建并训练神经网络模型，最后通过几个实例展示神经网络在不同领域的应用。
一、神经网络的原理和结构神经网络模型由神经元和它们之间的连接构成。
每个神经元接收输入信号，并通过权重和偏置进行加权计算，然后使用激活函数对结果进行非线性变换。
这样，神经网络就能够模拟复杂的非线性关系。
常见的神经网络结构包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和循环神经网络（Recurrent Neural Network）。
前馈神经网络是最基本的结构，信号只能向前传递，输出不对网络进行反馈；而循环神经网络具有反馈连接，可以对自身的输出进行再处理，适用于序列数据的建模。
神经网络的训练是通过最小化损失函数来优化模型的参数。
常用的训练算法包括梯度下降法和反向传播算法。
其中，梯度下降法通过计算损失函数对参数的梯度来更新参数；反向传播算法是梯度下降法在神经网络中的具体应用，通过反向计算梯度来更新网络的权重和偏置。
二、在Matlab中创建神经网络模型在Matlab中，可以通过Neural Network Toolbox来创建和训练神经网络模型。
首先，我们需要定义神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，以及每个神经元之间的连接权重。
例如，我们可以创建一个三层的前馈神经网络模型：```matlabnet = feedforwardnet([10 8]);```其中，`[10 8]`表示隐藏层的神经元数量分别为10和8。
Matlab里的神经网络参数设置
Matlab⾥的神经⽹络参数设置Matlab⾥的神经⽹络参数设置训练函数训练⽅法traingd 梯度下降法traingdm 有动量的梯度下降法traingda ⾃适应lr梯度下降法traingdx ⾃适应lr动量梯度下降法trainrp 弹性梯度下降法traincgf Fletcher-Reeves共轭梯度法traincgp Ploak-Ribiere共轭梯度法traincgb Powell-Beale共轭梯度法trainscg 量化共轭梯度法trainbfg 拟⽜顿算法trainoss ⼀步正割算法trainlm Levenberg-Marquardt传递函数名：函数名函数解释compet 竞争型传递函数hardlim 阈值型传递函数hardlims 对称阈值型传输函数logsig S型传输函数poslin 正线性传输函数purelin 线性传输函数radbas 径向基传输函数satlin 饱和线性传输函数satlins 饱和对称线性传输函数softmax 柔性最⼤值传输函数tansig 双曲正切S型传输函数tribas 三⾓形径向基传输函数训练设置：参数名称解释适⽤⽅法net.trainParam.epochs 最⼤训练次数（缺省为10） traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.goal 训练要求精度（缺省为0） traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.lr 学习率（缺省为0.01） traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.max_fail 最⼤失败次数（缺省为5） traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.min_grad 最⼩梯度要求（缺省为1e-10） traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.show 显⽰训练迭代过程（NaN表⽰不显⽰，缺省为25） traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.time 最⼤训练时间（缺省为inf） traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.mc 动量因⼦（缺省0.9） traingdm、traingdxnet.trainParam.lr_inc 学习率lr增长⽐（缺省为1.05） traingda、traingdxnet.trainParam.lr_dec 学习率lr下降⽐（缺省为0.7） traingda、traingdxnet.trainParam.max_perf_inc 表现函数增加最⼤⽐（缺省为1.04） traingda、traingdxnet.trainParam.delt_inc 权值变化增加量（缺省为1.2） trainrpnet.trainParam.delt_dec 权值变化减⼩量（缺省为0.5） trainrpnet.trainParam.delt0 初始权值变化（缺省为0.07） trainrpnet.trainParam.deltamax 权值变化最⼤值（缺省为50.0） trainrpnet.trainParam.searchFcn ⼀维线性搜索⽅法（缺省为srchcha） traincgf、traincgp、traincgb、trainbfg、trainossnet.trainParam.sigma 因为⼆次求导对权值调整的影响参数（缺省值5.0e-5） trainscg/doc/9f16135255.htmlmbda Hessian矩阵不确定性调节参数（缺省为5.0e-7） trainscgnet.trainParam.men_reduc 控制计算机内存/速度的参量，内存较⼤设为1，否则设为2（缺省为1） trainlm net.trainParam.mu 的初始值（缺省为0.001） trainlmnet.trainParam.mu_dec 的减⼩率（缺省为0.1） trainlmnet.trainParam.mu_inc 的增长率（缺省为10） trainlmnet.trainParam.mu_max 的最⼤值（缺省为1e10）。
如何进行MATLAB神经网络的训练和预测
如何进行MATLAB神经网络的训练和预测【第一章】MATLAB神经网络的基础知识神经网络是一种模拟人类神经系统运行方式的计算模型，它通过模拟人类的感知、学习和决策过程，可以对复杂的问题进行处理和求解。
在实际应用中，MATLAB是一个常用的工具来进行神经网络的训练和预测。
本章将介绍MATLAB 神经网络的基础知识，包括神经网络的原理、MATLAB的神经网络工具箱以及神经网络训练和预测的一般步骤。
1.1 神经网络的原理神经网络由神经元（neuron）组成，每个神经元接收多个输入并产生一个输出。
神经网络的基本单元是感知器（perceptron），它由权重、偏置和激活函数组成。
权重决定了输入对输出的影响程度，偏置用于调整输出的偏移量，激活函数用于处理神经元的输出。
通过调整权重和偏置，神经网络可以学习和适应不同的输入输出模式。
常见的神经网络包括前馈神经网络（feedforward neural network）、循环神经网络（recurrent neural network）和卷积神经网络（convolutional neural network）。
前馈神经网络是最基本的神经网络类型，信息只能在网络中的一个方向流动，即从输入层到输出层。
循环神经网络具有反馈连接，可以记忆之前的状态信息，适用于序列数据的处理。
卷积神经网络则主要用于图像和语音等二维数据的处理。
1.2 MATLAB神经网络工具箱MATLAB提供了一个神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），用于设计、训练和模拟神经网络。
该工具箱包括多种神经网络类型、各种激活函数、训练算法和性能函数等各种功能模块。
使用MATLAB神经网络工具箱可以方便地进行神经网络的建模和仿真。
在MATLAB神经网络工具箱中，神经网络被表示为一个网络对象（network object）。
网络对象由一系列图层（layer）组成，每个图层由若干个神经元组成。
网络对象还包括连接权重矩阵、偏置向量和训练参数等属性。
MATLAB中的神经网络模型构建与训练
MATLAB中的神经网络模型构建与训练神经网络模型是一种模拟人脑神经元活动的数学模型，其可以用于进行各种复杂的数据分析和问题求解。
在MATLAB中，我们可以利用其强大的工具和函数来构建和训练神经网络模型。
本文将介绍MATLAB中神经网络模型的构建过程及其相关训练方法。
一、神经网络模型简介神经网络模型是由一系列相互连接的神经元组成的网络结构。
每个神经元都有多个输入和一个输出，输入通过权重被加权后，经过激活函数激活输出。
神经网络可以分为三层：输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收原始数据，隐藏层进行信息处理和特征提取，而输出层给出最终结果。
二、神经网络构建在MATLAB中，可以通过Neural Network Toolbox来构建神经网络。
首先，我们需要确定网络结构，包括输入层神经元数、隐藏层神经元数和输出层神经元数。
接下来，我们调用network函数来创建一个空的神经网络对象。
```matlabnet = network;```然后，我们可以通过net的属性来设置神经网络的各个参数，如输入层的大小、隐藏层的大小、激活函数等。
```matlabnet.numInputs = 1; % 设置输入层神经元数net.numLayers = 2; % 设置网络层数net.biasConnect = [1; 1]; % 设置偏置net.inputConnect = [1; 0]; % 设置输入连接yerConnect = [0 0; 1 0]; % 设置层连接net.outputConnect = [0 1]; % 设置输出连接yers{1}.size = 10; % 设置隐藏层神经元数yers{1}.transferFcn = 'tansig'; % 设置激活函数yers{2}.transferFcn = 'purelin'; % 设置激活函数```上述代码中，我们设置了一个具有10个隐藏层神经元的神经网络，其输入和输出分别为1个。
Matlab中的神经网络预测方法
Matlab中的神经网络预测方法引言神经网络是一种模拟人脑神经元的计算模型，通过构建输入层、隐藏层和输出层之间的连接，可以对复杂的非线性问题进行建模和预测。
在Matlab中，有丰富的神经网络工具箱，提供了多种神经网络预测方法和算法。
本文将介绍一些常用的神经网络预测方法，并说明其在Matlab中的实现原理和应用场景。
一、前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最常见的神经网络模型，也是最基本的一种。
其模型结构包括输入层、隐藏层和输出层，信号在网络中只能向前传播，不会回流。
前馈神经网络使用反向传播算法进行训练，通过不断调整连接权值和阈值来提高网络的预测能力。
在Matlab中，可以使用feedforwardnet函数创建前馈神经网络模型。
该函数的输入参数包括隐藏层节点数、训练算法和激活函数等。
例如，以下代码创建一个具有10个隐藏层节点的前馈神经网络模型：```matlabnet = feedforwardnet(10);```创建好的神经网络模型可以通过train函数进行训练，如下所示：```matlabnet = train(net, X, Y);```其中X和Y为训练数据的输入和输出。
训练完成后，可以使用sim函数对新的数据进行预测，如下所示：```matlabY_pred = sim(net, X_pred);```Y_pred为预测结果，X_pred为待预测的输入数据。
二、递归神经网络（Recurrent Neural Network）递归神经网络是另一种常见的神经网络模型，不同于前馈神经网络，递归神经网络允许信号在网络中进行循环传播，使得模型可以处理序列数据和时间序列数据。
递归神经网络拥有记忆功能，可以通过上一时刻的输出来影响当前时刻的输出。
在Matlab中，可以使用narnet函数创建递归神经网络模型。
该函数的输入参数包括隐藏层节点数、训练算法和激活函数等。
matlab神经网络43个案例分析
MATLAB神经网络43个案例分析简介神经网络（Neural Network）是一种模拟人类神经元行为的计算模型，它通过对大量输入数据进行训练，学习到输入和输出之间的复杂关系。
MATLAB是一个强大的数学计算工具，具有丰富的神经网络函数和工具箱，可以用于神经网络的设计、训练和应用。
本文将介绍43个使用MATLAB进行神经网络分析的案例，主要包括神经网络的基本概念、神经网络模型的建立、参数的调整和优化等方面。
二级标题1: 基本概念在开始具体的案例分析之前，首先理解神经网络的基本概念是非常重要的。
三级标题1: 神经元神经网络的基本单元是神经元（Neuron），它模拟了生物神经元的工作原理。
神经元接收多个输入信号，并通过一个激活函数产生输出信号。
常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数等。
三级标题2: 神经网络的结构神经网络由多层神经元组成，通常包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入，隐藏层用于处理中间信息，输出层产生最终的输出。
三级标题3: 前向传播和反向传播神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个步骤。
前向传播是通过输入数据按照网络结构进行计算，得到输出结果。
反向传播是根据输出结果与真实结果之间的误差，通过调整网络参数来提高模型性能。
二级标题2: 案例分析三级标题4: 案例1: 图像分类本案例通过使用神经网络和MATLAB工具箱，对手写数字图像进行分类。
首先，将图像数据转化为向量形式，并通过网络进行训练。
然后，将训练好的网络用于分类未知图像，并评估分类性能。
三级标题5: 案例2: 时序预测本案例使用神经网络来预测时间序列数据。
通过对历史数据进行训练，建立时序模型，并利用该模型来预测未来的数据。
通过调整网络结构和参数，提高预测准确性。
三级标题6: 案例3: 异常检测本案例利用神经网络进行异常检测。
通过对正常数据进行训练，建立正常模型，并使用该模型检测异常数据。
通过调整网络的灵敏度和阈值，提高异常检测的性能。
山东大学前馈神经网络实验报告
《认知科学与类脑计算》课程实验报告实验名称：基本操作与前馈神经网络姓名：学号：框架选择：MindSpore √PyTorch 日期：一、实验内容1.1前馈神经网络解决回归、二分类、多分类任务实验内容：首先根据要求生成回归、二分类数据集以及下载MNIST手写数据集。
然后搭建前馈神经网络模型对上述数据进行训练并测试，解决问题。
最后打印实验预测结果，绘制loss曲线。
前馈神经网络用到了一些算法和概念：①神经元（Neurons）：前馈神经网络由神经元构成，每个神经元是一个计算单元，接受输入并产生输出。
每个神经元都有一个相关的权重（weight）和一个偏置（bias）。
②权重和偏置（Weights and Biases）：每个神经元都与前一层的所有神经元相连，每个连接都有一个相关的权重，用于调整输入信号的重要性。
此外，每个神经元都有一个偏置，用于调整神经元的激活阈值。
③激活函数（Activation Function）：激活函数定义了神经元的输出如何计算。
它通常是非线性的，允许神经网络学习非线性关系。
④前馈传播（Feedforward Propagation）：前馈神经网络的计算是通过前馈传播进行的。
数据从输入层经过隐藏层逐层传播，最终到达输出层。
每个神经元将其输入与相关权重相乘，加上偏置，并通过激活函数进行转换，然后传递给下一层。
⑤损失函数（Loss Function）：损失函数用于度量模型的输出与真实标签之间的差异。
训练过程的目标是最小化损失函数。
⑥反向传播（Backpropagation）：反向传播是通过梯度下降优化权重和偏置的过程。
首先，通过前馈传播计算损失，然后通过反向传播计算损失相对于每个权重和偏置的梯度。
梯度信息用于更新权重和偏置，以减小损失。
1.2在多分类实验的基础上使用至少三种不同的激活函数这里的多分类实验具体指MNIST手写数据集的识别。
在实验中我考虑使用了ReLu、tanh和sigmoid三个函数进行对比实验。
matlab详解newff(前馈反向传播网络)
matlab详解newff（前馈反向传播⽹络）1，newff函数参数说明net = newff(P,T,S) % 这两种定义都可以net = newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF) P：输⼊参数矩阵。
(RxQ1)，其中Q1代表R元的输⼊向量。
其数据意义是矩阵P有Q1列，每⼀列都是⼀个样本，⽽每个样本有R个属性（特征）。
⼀般矩阵P需要归⼀化，即P的每⼀⾏都归⼀化到[0 1]或者[-1 1]。
T：⽬标参数矩阵。
(SNxQ2)，Q2代表SN元的⽬标向量。
S：N-1个隐含层的数⽬（S（i）到S（N-1）），默认为空矩阵[]。
输出层的单元数⽬SN取决于T。
返回N层的前馈BP神经⽹络 TF：相关层的传递函数，默认隐含层为tansig函数，输出层为purelin函数。
BTF：BP神经⽹络学习训练函数，默认值为trainlm函数。
BLF：权重学习函数，默认值为learngdm。
PF：性能函数，默认值为mse，可选择的还有sse，sae，mae，crossentropy。
IPF，OPF，DDF均为默认值即可。
例⼦：net = newff( input,output, [50] , { 'logsig''purelin' } , 'traingdx' ) ;2，传递函数TF purelin： 线性传递函数。
tansig ：正切S型传递函数。
logsig ：对数S型传递函数。
隐含层和输出层函数的选择对BP神经⽹络预测精度有较⼤影响，⼀般隐含层节点转移函数选⽤ tansig函数或logsig函数，输出层节点转移函数选⽤tansig函数或purelin函数。
３，学习训练函数BTF traingd：最速下降BP算法。
traingdm：动量BP算法。
trainda：学习率可变的最速下降BP算法。
traindx：学习率可变的动量BP算法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
3.3.2 BP网络的标准学习算法
第五步，利用隐含层到输出层的连接权 值、输出层的 o (k ) 和隐含层的输出计算误 差函数对隐含层各神经元的偏导数h (k ) 。
e e yio o (k )hoh (k ) who yio who
e e hih (k ) wih hih (k ) wih hih (k ) wih ( wih xi (k ) bh )
logsig()
3.3.3 BP神经网络学习算法的MATLAB实现
例2-3，下表为某药品的销售情况，现构建一个如下的三层BP神 经网络对药品的销售进行预测：输入层有三个结点，隐含层结点 数为5，隐含层的激活函数为tansig；输出层结点数为1个，输出 层的激活函数为logsig，并利用此网络对药品的销售量进行预测， 预测方法采用滚动预测方式，即用前三个月的销售量来预测第四 个月的销售量，如用1、2、3月的销售量为输入预测第4个月的销 售量，用2、3、4月的销售量为输入预测第5个月的销售量.如此反 复直至满足预测精度要求为止。 月份 销量 1 2056 2 2395 3 2600 4 2298 5 1634 6 1600
将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传
将误差分摊给各层的所有 单元－－－各层单元的误 差信号
修正各单元权 值
学习的过程：
信号的正向传播
误差的反向传播
3.3.2 BP网络的标准学习算法-学习过程
正向传播：
输入样本－－－输入层－－－各隐层－－－输出层 若输出层的实际输出与期望的输出（教师信号）不符
yio (k ) who ( whohoh (k ) bo )
h p
who
hoh (k )
1 q ( (do (k ) yoo (k )))2 e 2 o1 (d o (k ) yoo (k )) yoo (k ) yio yio (d o (k ) yoo (k ))f ( yio (k )) o (k )
判断是否转入反向传播阶段：
误差反传
误差以某种形式在各层表示－－－－修正各层单元的权值
网络输出的误差减少到可接受的程度 进行到预先设定的学习次数为止
3.3.2 BP网络的标准学习算法
网络结构
输入层有n个神经元，隐含层有p个神经元, 输出层有q个神经元
变量定义
输入向量; 隐含层输入向量； 隐含层输出向量; 输出层输入向量; 输出层输出向量; 期望输出向量;
N 1 ho
who (k )
w o (k )hoh (k )
N ho
3.3.2 BP网络的标准学习算法
第七步，利用隐含层各神经元的h (k ) 和输入 层各神经元的输入修正连接权。
e e hih (k ) wih (k ) h (k ) xi (k ) wih hih (k ) wih w
神经网络在外界输入样本的刺激下不断改变网络的连 接权值,以使网络的输出不断地接近期望的输出。 对各连接权值的动态调整
学习的本质：
学习规则：
权值调整规则，即在学习过程中网络中各神经元的连 接权变化所依据的一定的调整规则。
3.3.2 BP网络的标准学习算法-算法思想
学习的类型：有导师学习 核心思想：
net=newff([0 1;0 1;0 1],[5,1],{'tansig','logsig'},'traingd'); net.trainParam.epochs=15000; net.trainParam.goal=0.01;
p 1 q ( ((d o (k ) f( who hoh ( k ) bo ) 2 )) hoh (k ) 2 o1 h 1 hoh (k ) hih (k )
(d o (k ) yoo (k )) f ( yio (k )) who
o 1
q
hoh (k ) hih (k )
%以第四个月的销售量归一化处理后作为目标向量
0.8173 1.0000 0.7308 0.1390 0.1087 0.3520
1.0000 ; 0.7308; 0.1390; 0.1087; 0.3520; 0.0000;]';
%创建一个BP神经网络，每一个输入向量的取值范围为[0 ,1]，隐含层有5个神经%元， 输出层有一个神经元，隐含层的激活函数为tansig，输出层的激活函数为%logsig，训 练函数为梯度下降函数，即2.3.2节中所描述的标准学习算法
3.3.1 BP神经网络模型
输出的导数
1 1 f '(net ) y (1 y ) -net net 2 1 e (1 e )
根据S型激活函数的图形可知,对神经网络进行训练，应该将net的值尽量控 制在收敛比较快的范围内
3.3.2 BP网络的标准学习算法
学习的过程：
3.3.1 BP神经网络模型
三层BP网络
3.3.1 BP神经网络模型
激活函数
必须处处可导
一般都使用S型函数
使用S型激活函数时BP网络输入与输出关 系
输入 输出
net x1w1 x2 w2 ... xn wn
1 y f ( net ) 1 e net
x x1, x2 ,, xn
hi hi1 , hi2 , , hi p ho ho1 , ho2 , , ho p
yo yo1 , yo2 , , yoq
yi yi1 , yi2 , , yiq
d o d1 , d 2 , , d q
情况二直观表达
当误差对权值的偏导数
e
小于零时，权值调整量 为正，实际输出少于期 望输出，权值向增大方向 调整，使得实际输出与期 望输出的差减少。
who
e <0, who
此时Δwho>0
3.3.3 BP神经网络学习算法的MATLAB实现
MATLAB中BP神经网络的重要函数和基本 功能
函数名 newff() tansig() logsig() traingd() 功 能 生成一个前馈BP网络 双曲正切S型(Tan-Sigmoid)传输函数 对数S型(Log-Sigmoid)传输函数 梯度下降BP训练函数
N 1 ih
w h (k ) xi (k )
N ih
3.3.2 BP网络的标准学习算法
第八步，计算全局误差
1 2 E (do (k ) yo (k )) 2m k 1 o1
m
q
第九步，判断网络误差是否满足要求。当误差 达到预设精度或学习次数大于设定的最大次数， 则结束算法。否则，选取下一个学习样本及对 应的期望输出，返回到第三步，进入下一轮学 习。
x (k ) x1(k ), x2 (k ),, xn (k )
3.3.2 BP网络的标准学习算法
第三步，计算隐含层各神经元的输入和 输出
hih (k ) wih xi (k ) bh
n
h 1, 2,, p
hoh (k ) f(hih (k ))
p
i 1
h 1,2,, p
( o (k )who ) f (hih (k )) h (k )
o 1
q
3.3.2 BP网络的标准学习算法
第六步，利用输出层各神经元的 o (k ) 和隐含 层各神经元的输出来修正连接权值 。
e who (k ) o (k )hoh (k ) who w
3.3.2 BP网络的标准学习算法
输入层与中间层的连接权值: 隐含层与输出层的连接权值: 隐含层各神经元的阈值: 输出层各神经元的阈值:
wih who
bh bo
样本数据个数:
激活函数: 误差函数：
k 1, 2, m
f()
1 q e (d o (k ) yoo (k ))2 2 o1
i 1 n
wih
xi (k )
3.3.2 BP网络的标准学习算法
1 q ( ( d o ( k ) yoo (k )) 2 ) e hoh (k ) 2 o1 hih (k ) hoh ( k ) hih ( k ) 1 q ( (d o (k ) f( yio (k ))) 2 ) hoh (k ) 2 o1 hoh (k ) hih (k )
3.3.3 BP神经网络学习算法的MATLAB实现
MATLAB中BP神经网络的重要函数和基本功能 newff()
功能
建立一个前向BP网络 格式 net = newff(PR，[S1 S2...SN1]，{TF1 TF2...TFN1}，BTF，BLF，PF) 说明 net为创建的新BP神经网络；PR为网络输入 取向量取值范围的矩阵；[S1 S2…SNl]表示网络隐 含层和输出层神经元的个数；{TFl TF2…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’。
3.3.2 BP网络的标准学习算法
第一步，网络初始化
给各连接权值分别赋一个区间（-1，1）内
的随机数，设定误差函数e，给定计算精度 值 和最大学习次数M。 第二步,随机选取第k个输入样本及对应期