net.trainparam.mc

`net.trainparam.mc` 是 MATLAB 中用于设置神经网络训练算法的参数之一，其中 `mc` 表示动量常数（momentum constant）。动量常数是一种技术，通过在反向传播过程中引入先前权重更新的影响，以加速训练并避免局部最小值。该参数的值通常在 0 到 1 之间取值，较高的值表示更多的先前更新将被考虑。

相关问题

net.trainParam.mc=0.6;

net.trainParam.mc=0.6;是神经网络的动量系数（Momentum Coefficient），用于控制模型参数更新的方向和速度，从而加速模型的收敛过程。

动量系数的作用类似于物理学中动量的概念，可以理解为在更新模型参数时，给当前步的梯度方向加上一个惯性，从而让模型参数更容易跨过局部极小值点，达到全局最优解。

在这个代码中，将神经网络的动量系数设置为0.6，说明在每次迭代中，模型参数更新的方向和速度会受到0.6倍上一次迭代的更新方向和速度的影响，从而加速模型的收敛过程。同样需要注意的是，动量系数的具体取值需要根据具体问题和数据集进行调整。

close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 pause % 敲任意键开始 clc % 定义训练样本 % P 为输入矢量 P=[0,0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,5.5,6,6.5,7,7.5,8,8.5,9,9.5,10;0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20;sin(0.8),sin(1.6),sin(2.4),sin(3.2),sin(4),sin(4.8),sin(5.6),sin(6.4),sin(7.2),sin(8),sin(8.8),sin(9.6),sin(10.4),sin(11.2),sin(12),sin(12.8),sin(13.6),sin(14.4),sin(15.2),sin(16),sin(16.8)]; % T 为目标矢量 T=[7.17,12.25,11.75,7.67,4.43,6.29,14.69,27.42,39.94,48.14,50.85,50.51,51.72,58.46,71.63,88.57,104.59,115.91,121.86,125.37,131.12;]; C=[0.5,4,7.5,17.5;1,8,15,35;sin(1.6),sin(7.2),sin(12.8),sin(28.8);]; T1=[12.25,39.94,88.57,371.2321;]; pause; clc net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'})% 创建一个新的前向神经网络 % 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net.IW{1,1} inputbias=net.b{1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net.LW{2,1} layerbias=net.b{2} pause clc % 设置训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3; pause clc % 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络 [net,tr]=train(net,P,T); pause clc 将其显示图像

plot(tr.epoch,tr.perf) xlabel('训练次数') ylabel('误差') title('训练误差曲线') pause clc % 对 BP 神经网络进行仿真 Y=sim(net,P) pause clc % 显示仿真结果 figure(2) plot(C(1,:),T1,'b+',C(1,:),Y,'r*') xlabel('输入变量') ylabel('输出变量') title('BP 神经网络的仿真结果') legend('目标值','仿真值') grid on pause clc