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BP多层感知器 源代码 神经网络

BP多层感知器 源代码 神经网络 tic; %计时开始 clc; %清屏 clear all; %清除所有变量 disp('输入层神经元个数: 16'); %显示输入层神经元个数 input=16; disp('中间层神经元个数: 8'); %显示中间层神经元个数 middle=8; disp('输出层神经元个数: 3'); %显示输出层神经元个数 output=3; disp('输入模式1 2 3及其对应的输出:'); x1=[1;1;1;1;1;0;0;1;1;1;1;1;1;0;0;1]; %x1(16,1) y1=[1;0;0]; %y1(3,1) x2=[0;1;0;0;0;1;0;0;0;1;0;0;0;1;0;0]; %x2(16,1) y2=[0;1;0]; %y2(3,1) x3=[1;1;1;1;1;0;0;1;1;0;0;1;1;1;1;1]; %x3(16,1) y3=[0;0;1]; %y3(3,1) disp('形成一张供调用的样本向量表:'); disp('X_sample向量表:x1,x2,x3'); X_sample=[x1,x2,x3] %x1,x2,x3向量表>&g t;>X(16,3) disp('X_sample向量表:y1,y2,y3'); Y_sample=[y1,y2,y3] %y1,y2,y3向量表>>>Yo(3,3) disp('初始化连接权矩阵:'); disp('显示初始化连接权矩阵v(16,8):v(i,j):v(input,middle):'); v=rands(input,middle); %初始化连接权矩阵v(i,j) :输入层与中间层的连接权>>>v(16,8) disp(v); %显示初始化连接权矩阵v(i,j) disp('显示初始化连接权矩阵w(8,3):w(j,k):w(middle,output):'); w=rands(middle,output); %初始化连接权矩阵w(j,t) :中间层与输出层的连接权>>>w(8,3) disp(w); %显示初始化连接权矩阵w(j,t) disp('初始化阈值矩阵:'); disp('中间层阈值矩阵th1(8,1):th1(j,1):th1(middle,1):'); th1=rands(middle,1); %初始化中间层阈值矩阵th1 :中间层的阈值>>>th1(8,1) disp(th1); %显示中间层阈值矩阵th1 disp('输出层阈值矩阵th2(3,1):th2(k,1):th2 ...展开详情收缩
2009-06-13 上传大小:28KB
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评论共有1条

大丸子爱学术 2014-09-19 19:20:36
运行学习了,难得找到的多层神经网络代码!对照着机器学习的书,整个算法的流程一目了然!
 
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bp神经网络源代码,可直接运行 立即下载
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一个比较优秀的bp神经网络源程序 立即下载
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BP人工神经网络C++、Fortran、Matlab源码 立即下载
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