%bp2.m; 例4.2 % P=[-3,2];T=[0.4,0.8]; net=newlind(P,T); %设计线性网络 y=sim(net,P); w1=net.iw{1,1},b1=net.b{1} net=newcf(minmax(P),[1],{'tansig'}); %创建前向BP网络 net.trainParam.epochs=50; %初始化训练次数 net.trainParam.goal=0.001; %初始化目标误差 net=train(net,P,T); %训练网络 W=net.iw{1,1}, B=net.b{1} Y=sim(net,P); %计算结果 pause plot(P,T,'r:') %画出目标点 hold on plot(P,Y) %画输入为横轴、输出为纵轴的曲线 plot(P,y,'c+') hold off

好的，下面是这段代码的注释：

% bp2.m; 例4.2 
% 该脚本用于实现一个前向反馈神经网络对一组输入输出数据进行拟合

P=[-3,2]; T=[0.4,0.8]; % 设定输入数据和输出数据

net=newlind(P,T); % 创建一个线性网络
y=sim(net,P); % 对输入数据进行预测
w1=net.iw{1,1},b1=net.b{1} % 输出网络的权重和偏置

net=newcf(minmax(P),[1],{'tansig'}); % 创建一个前向BP网络，采用tansig作为激活函数
net.trainParam.epochs=50; % 设定训练次数
net.trainParam.goal=0.001; % 设定目标误差
net=train(net,P,T); % 训练网络
W=net.iw{1,1}, B=net.b{1} % 输出训练后得到的权重和偏置

Y=sim(net,P); % 对输入数据进行预测
pause
plot(P,T,'r:') % 画出目标点，用红色实线表示
hold on
plot(P,Y) % 画输入为横轴、输出为纵轴的曲线
plot(P,y,'c+') % 画出预测点，用青色加号表示
hold off % 结束图像展示

注释中对每行代码进行了简要解释，方便理解代码的作用和实现过程。

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LOCAL_CPPFLAGS := -O3 -fexceptions -frtti 转换成android.bp如果编写

在 Android.bp 文件中，可以使用 cc_defaults 模块来设置默认的编译器参数。可以将 LOCAL_CPPFLAGS 中的参数转换为 cc_defaults 模块的属性，如下所示：

cc_defaults {
    name: "my_cc_defaults",
    cppflags: [
        "-O3",
        "-fexceptions",
        "-frtti",
    ],
}

这样，在编译 C++ 源文件时就会自动应用这些默认的编译器参数。如果需要单独设置某个模块的编译器参数，可以在该模块的属性中覆盖 cc_defaults 中的对应属性。

% bp1;例4.1 P=-1:0.1:1; P2=-1:0.1:1; T=[-0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 ... -0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 ... 0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2183 -0.3201]; plot(P,T,'r+'); [R,Q]=size(P);[S2,Q]=size(T);S1=5; W1=rands(S1,R); B1=rands(S1,1); W2=rands(S2,S1); B2=rands(S2,1); b1=[];b2=[]; b1=B1*ones(1,21); b2=B2*ones(1,21); a2=W2*tansig(W1*P2+b1)+b2; A2=purelin(a2); hold on plot(P,A2) hold off disp('按任一键继续') pause %创建两层前向回馈网络 net=newcf(minmax(P),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingd'); net.trainParam.epochs=7000; %初始化训练次数 net.trainParam.goal=9.5238e-004; %误差目标值 net.trainParam.lr = 0.15; [net,tr]=train(net,P,T); %训练网络 Y=sim(net,P) ; %计算结果 plot(P,Y,'r-') hold plot(P,T,'r+'); hold off

这是一个使用 MATLAB 创建的两层前向回馈神经网络的例子，其目的是用来拟合给定的输入数据 P 和输出数据 T。其中，网络的激活函数分别采用了双曲正切函数和线性函数，训练方法为梯度下降法，训练次数为 7000 次，误差目标值为 9.5238e-004，学习率为 0.15。最后通过 sim 函数计算出网络对输入数据的预测输出 Y，并通过 plot 函数将真实输出和预测输出可视化出来。