下面这段Matlab中BP神经网络模型的代码中的LP.lr=0.P=[1,2,1,3,1,2,3,2,2,1,3,2,3,2;2,1,3,2,1,1,3,3,2,1,3,2,3,2;1,1,3,3,1,2,2,3,2,1,3,2,2,2;1,2,1,3,1,2,1,1,1,1,1,2,2,2;2,2,1,1,1,2,1,2,2,2,3,2,3,2;1,3,1,3,1,2,1,2,1,2,2,1,1,3;2,3,1,3,1,2,1,2
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/27 12:30:11
![下面这段Matlab中BP神经网络模型的代码中的LP.lr=0.P=[1,2,1,3,1,2,3,2,2,1,3,2,3,2;2,1,3,2,1,1,3,3,2,1,3,2,3,2;1,1,3,3,1,2,2,3,2,1,3,2,2,2;1,2,1,3,1,2,1,1,1,1,1,2,2,2;2,2,1,1,1,2,1,2,2,2,3,2,3,2;1,3,1,3,1,2,1,2,1,2,2,1,1,3;2,3,1,3,1,2,1,2](/uploads/image/z/9472358-38-8.jpg?t=%E4%B8%8B%E9%9D%A2%E8%BF%99%E6%AE%B5Matlab%E4%B8%ADBP%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E4%BB%A3%E7%A0%81%E4%B8%AD%E7%9A%84LP.lr%3D0.P%3D%5B1%2C2%2C1%2C3%2C1%2C2%2C3%2C2%2C2%2C1%2C3%2C2%2C3%2C2%3B2%2C1%2C3%2C2%2C1%2C1%2C3%2C3%2C2%2C1%2C3%2C2%2C3%2C2%3B1%2C1%2C3%2C3%2C1%2C2%2C2%2C3%2C2%2C1%2C3%2C2%2C2%2C2%3B1%2C2%2C1%2C3%2C1%2C2%2C1%2C1%2C1%2C1%2C1%2C2%2C2%2C2%3B2%2C2%2C1%2C1%2C1%2C2%2C1%2C2%2C2%2C2%2C3%2C2%2C3%2C2%3B1%2C3%2C1%2C3%2C1%2C2%2C1%2C2%2C1%2C2%2C2%2C1%2C1%2C3%3B2%2C3%2C1%2C3%2C1%2C2%2C1%2C2)
下面这段Matlab中BP神经网络模型的代码中的LP.lr=0.P=[1,2,1,3,1,2,3,2,2,1,3,2,3,2;2,1,3,2,1,1,3,3,2,1,3,2,3,2;1,1,3,3,1,2,2,3,2,1,3,2,2,2;1,2,1,3,1,2,1,1,1,1,1,2,2,2;2,2,1,1,1,2,1,2,2,2,3,2,3,2;1,3,1,3,1,2,1,2,1,2,2,1,1,3;2,3,1,3,1,2,1,2
下面这段Matlab中BP神经网络模型的代码中的LP.lr=0.
P=[1,2,1,3,1,2,3,2,2,1,3,2,3,2;2,1,3,2,1,1,3,3,2,1,3,2,3,2;1,1,3,3,1,2,2,3,2,1,3,2,2,2;1,2,1,3,1,2,1,1,1,1,1,2,2,2;2,2,1,1,1,2,1,2,2,2,3,2,3,2;1,3,1,3,1,2,1,2,1,2,2,1,1,3;2,3,1,3,1,2,1,2,1,2,3,1,1,3;2,3,1,3,1,2,1,2,1,2,3,1,1,3;1,2,3,3,1,1,1,1,3,2,3,1,1,3;2,3,1,3,1,2,1,1,1,2,2,1,2,3;2,2,1,3,1,2,1,1,1,2,3,1,3,3;2,1,1,3,2,3,2,2,2,2,3,2,2,3;2,2,1,3,1,2,1,1,1,2,3,2,3,3;2,1,1,2,1,1,2,2,2,2,3,2,3,3;2,1,1,2,2,1,3,2,3,2,3,1,3,3;2,2,1,2,2,2,3,3,3,1,1,1,3,3;2,3,1,3,2,2,3,2,2,1,2,1,2,3;2,3,1,1,2,1,1,1,1,1,2,1,2,3;2,2,1,3,1,2,1,2,1,1,1,1,2,3;2,1,3,2,2,3,3,3,3,1,3,1,3,3;3,2,1,3,2,1,3,1,2,1,2,3,1,3;3,3,1,1,1,1,3,2,3,1,2,1,3,3;3,3,1,3,3,1,3,3,2,1,2,1,2,3;3,3,1,1,3,1,3,3,2,1,1,1,1,3;2,3,1,3,2,1,3,2,2,1,1,2,2,3;2,2,1,3,1,2,3,2,2,1,3,2,2,3;2,2,1,2,3,1,3,3,2,2,3,2,2,3;2,3,1,3,1,2,1,1,1,2,3,2,2,3;2,3,1,2,3,1,3,3,3,2,3,1,2,3;3,3,3,3,2,1,3,3,3,2,3,2,2,3;3,3,2,2,2,2,3,3,2,2,3,1,3,3;3,2,1,3,3,1,3,3,3,1,1,1,3,3]';
T=[1,0,0,0;1,0,0,0;0,0,1,0;0,0,0,1;1,0,0,0;0,0,0,1;0,0,1,0;0,0,0,1;0,0,1,0;0,0,1,0;0,0,0,1;0,0,1,0;0,0,0,1;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;0,0,1,0;0,0,0,1;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;0,1,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0]';
P_test=[3,1,1,3,2,2,3,2,1,2,3,1,3,3;2,3,1,3,1,2,2,1,1,2,3,3,3,3;2,1,2,3,1,3,2,2,3,2,3,1,3,3;1,2,2,3,1,2,1,1,1,2,3,1,3,3]';
net = newff(minmax(P),[16,4],{'tansig' 'logsig' },'trainscg'); %12代表r,13代表输出有13个
%训练网络
net.trainParam.epochs = 10000;
net.trainParam.goal = 0.001;
LP.lr=0.1;
net = train(net,P,T);
%对训练后的网络进行仿真
an=sim(net,P_test)
下面这段Matlab中BP神经网络模型的代码中的LP.lr=0.P=[1,2,1,3,1,2,3,2,2,1,3,2,3,2;2,1,3,2,1,1,3,3,2,1,3,2,3,2;1,1,3,3,1,2,2,3,2,1,3,2,2,2;1,2,1,3,1,2,1,1,1,1,1,2,2,2;2,2,1,1,1,2,1,2,2,2,3,2,3,2;1,3,1,3,1,2,1,2,1,2,2,1,1,3;2,3,1,3,1,2,1,2
Matlab神经网络工具箱提供了一系列用于建立和训练bp神经网络模型的函数命令我这里有源代码及注释,包括使用方法,留个邮箱吧,我发给你.