BP神经网络拟合函数
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2017-12-27
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Function main()
SamNum=100;
TestSamNum=101;
HiddenUnitNum=10;
InDim=1;
OutDim=1;
rand(‘state’,sum(100*clock))
NoiseVar=0.1;
Noise= NoiseVar*randn(1,SamNum);
SamIn=8*rand(1,SamNum)-4;
SamOutNoNoise=1.1*(1-SamIn+2*SamIn.^2).*exp(-SamIn.^2/2);
SamOut= SamOutNoNoise+Noise;
TestSamIn=-4:0.08:4;
TestSamOut=1.1*(1-TestSamIn+2* TestSamIn.^2).*exp(-TestSamIn.^2/2);
figure
hold on
frid
plot(SamIn,SamOut,’k+’)
plot(TestSamIn, TestSamOut,’k--’)
xlabel(‘Input x’)
ylabel(‘Output y’)
MaxEpochs=20000;
lr=0.003;
E0=0.5;
W1=0.2*rand(HiddenUnitNum,InDim)-0.1;
B1=0.2*rand(HiddenUnitNum,1)-0.1;
W2=0.2*rand(OutDim,HiddenUnitNum)-0.1;
B2=0.2*rand(OutDim,1)-0.1;
W1Ex=[W1 B1];
W2Ex=[W2 B2];
SamInEx=[SamIn’ones(SamNum,1)]’;
ErrHistory=[];
for i=1:MaxEpochs
HiddenOut=logsig(W1Ex*SamInEx);
HiddenOutEx=[HiddenOut’ ones(SamNum,1)]’;
NetworkOut=W2Ex*HiddenOutEx;
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