人工神经网络Matlab实现代码.pdf

在本文中，我们将探讨如何使用Matlab中的M语言实现人工神经网络（ANN），特别是BP神经网络，以拟合正弦函数。BP神经网络是一种反向传播算法，通过不断调整网络权重以减小预测输出与实际输出之间的误差，从而实现学习过程。 我们定义了一些关键变量，如输入层节点数（inputpoints）、隐含层节点数（defaultpoints）和输出层节点数（outputpoints）。这些变量决定了神经网络的结构。例如，在这个例子中，我们有一个输入层节点，一个隐含层和一个输出层节点。初始化权重通常使用`zeros`函数，以确保所有权重的初始值都是0，这有助于提高网络的稳定性和收敛速度。 接下来，我们设置了训练参数，如训练次数（trainingROUND）和样本点数（sampleNUM）。训练次数是指网络在调整权重以适应训练数据之前需要遍历整个训练集的次数。样本点数是用于训练和测试神经网络的数据量。 在代码中，我们还看到了关于权值更新的系数，如alfa、belt和gama。这些系数控制着权重调整的速度和精度。alfa和gama的乘积对网络性能有显著影响，不同的隐含层节点数量需要不同的最佳值。例如，100个隐含节点时，最佳值为1.5，而200个和50个隐含节点时分别为0.7和3。belt的影响相对较小，但仍然影响网络的训练过程。 训练过程中，首先对输入和输出数据进行归一化处理，将其范围限定在0到1之间，这是为了使数据适应常用的激活函数，如Sigmoid或Tanh，这些函数在0到1范围内具有良好的非线性特性。 在训练循环中，我们使用BP算法计算误差，并通过梯度下降法更新权重。误差计算涉及输出层节点的误差和输入层节点的误差，以及它们对权值的导数（error_rate_cin和error_rate_bin）。这些误差率是通过反向传播算法计算得到的，用于更新权重，以减小误差。 我们使用测试集来评估模型的泛化能力，即在未见过的数据上的表现。测试输入矩阵（x2）和输出矩阵（y2）用于这一目的，而`observeOUT`矩阵则记录了模型在测试集上的预测结果。 这段Matlab代码展示了如何构建和训练一个简单的BP神经网络，用于拟合正弦函数。通过调整网络结构和训练参数，我们可以优化网络性能，使其更好地适应特定任务。在实际应用中，可能还需要考虑更多因素，如网络层数、每层的节点数、激活函数的选择，以及更复杂的优化算法，如随机梯度下降或Adam。