贝叶斯正则化bp算法

贝叶斯正则化BP算法是一种用于训练BP神经网络的算法，它可以提高网络的推广能力。在该算法中，使用了贝叶斯正则化方法来控制网络的复杂度，以避免过拟合的问题。具体步骤如下：

1. 定义训练样本矢量P和目标矢量T，其中P为输入矢量，T为目标矢量。

2. 构建一个BP神经网络，包括输入层、隐含层和输出层。输入层节点数为1个，隐含层节点数为3个，输出层节点数为1个。

3. 设置网络的激活函数，例如隐含层使用tansig函数，输出层使用purelin函数。

4. 使用贝叶斯正则化算法trainbr来训练BP网络。设置训练参数，如目标误差goal=1×10^-3，学习率lr=0.05，最大迭代次数epochs=500。

5. 进行网络的训练，得到训练后的网络模型。

6. 对训练后的网络进行仿真，得到仿真结果A。

7. 计算仿真误差E，可以使用均方根误差（MSE）来评估拟合效果。

8. 绘制匹配结果曲线，包括样本点、标准正弦曲线和拟合正弦曲线。

通过以上步骤，可以使用贝叶斯正则化BP算法来训练BP神经网络，并拟合附加有白噪声的正弦样本数据。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [神经网络算法例题（题目和解答以及Matlab代码）](https://blog.csdn.net/qq_36294338/article/details/108600895)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [BP神经网络matlab应用实例](https://blog.csdn.net/Holicool/article/details/115931072)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]