Bp神经网络程序学习.pdf
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1、Bp 神经网络程序学习%生成输入信号 k=0:0.001:1;u(k)=0 1 2 3 4 y(k)=12;%赋权重初值 w11(1)=0;w12(1)=0;w13(1)=0;w14(1)=0;w15(1)=0;w16(1)=0;%w21(1)=0;w22(1)=0;w23(1)=0;w24(1)=0;w25(1)=0;w26(1)=0;wo1(1)=0;wo2(1)=0;wo3(1)=0;wo4(1)=0;wo5(1)=0;wo6(1)=0;%网络学习 for k=1:length(u)%隐层神经元输入 x1(k)=u(k)*w11(k);x2(k)=u(k)*w12(k);x3(k)=u(
2、k)*w13(k);x4(k)=u(k)*w14(k);x5(k)=u(k)*w15(k);x6(k)=u(k)*w16(k);xo1(k)=1/(1+exp(-x1(k);xo2(k)=1/(1+exp(-x2(k);xo3(k)=1/(1+exp(-x3(k);xo4(k)=1/(1+exp(-x4(k);xo5(k)=1/(1+exp(-x5(k);xo6(k)=1/(1+exp(-x6(k);%隐层神经元输出 out(k)=wo1(k)*xo1(k)+wo2(k)*xo2(k)+wo3(k)*xo3(k)+wo4(k)*xo4(k)+wo5(k)*xo5(k)+wo6(k)*xo6(k
3、);%修改权值 e(k)=y(k)-out(k);delta_wo1=0.5*e(k)*xo1(k);delta_wo2=0.5*e(k)*xo2(k);delta_wo3=0.5*e(k)*xo3(k);delta_wo4=0.5*e(k)*xo4(k);delta_wo5=0.5*e(k)*xo5(k);delta_wo6=0.5*e(k)*xo6(k);delta_w11=0.5*e(k)*wo1(k)*xo1(k)*(1-xo1(k)*u(k);delta_w12=0.5*e(k)*wo2(k)*xo2(k)*(1-xo2(k)*u(k);delta_w13=0.5*e(k)*wo3(
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