bp神经网络matlab实例蜢

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- *1* [毕设课设-基于MATLAB的多方法车牌识别系统（bp+模板+GUI）.zip](https://download.csdn.net/download/qq_53122658/88226522)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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bp神经网络matlab实例蚊子,bp神经网络matlab实例

以下是一个简单的基于 MATLAB 的 BP 神经网络实例：

% 准备数据
x = -5:0.1:5;
y = sin(x);

% 创建神经网络
net = fitnet(10); % 隐藏层有 10 个神经元
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练过程窗口

% 训练网络
net = train(net,x,y);

% 测试网络
y_pred = net(x);

% 绘制结果
plot(x,y)
hold on
plot(x,y_pred,'r')
legend('真实值','预测值')

在这个例子中，我们首先准备了一些数据，然后使用 `fitnet` 函数创建了一个具有 10 个神经元的 BP 神经网络。我们将训练过程窗口设置为不可见，并使用 `train` 函数对网络进行训练。最后，我们使用训练好的网络进行预测，并将预测结果与真实值绘制在一起。

这个例子非常简单，但可以帮助你了解如何使用 MATLAB 实现 BP 神经网络。在实际应用中，你需要根据具体问题调整神经网络的结构和参数，以获得更好的性能。

bp神经网络matlab实例

以下是一个简单的bp神经网络matlab实例：

数据集：鸢尾花数据集（iris）

代码：

% load data
load iris_dataset

% divide data into training set and testing set
[trainInd,testInd] = dividerand(size(irisInputs,2),0.6,0.4);
trainInputs = irisInputs(:,trainInd);
trainTargets = irisTargets(:,trainInd);
testInputs = irisInputs(:,testInd);
testTargets = irisTargets(:,testInd);

% create bp neural network with one hidden layer
net = feedforwardnet(10);

% set training parameters
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.goal = 0.01;
net.trainParam.max_fail = 20;

% train the network
[net,tr] = train(net,trainInputs,trainTargets);

% test the network
outputs = net(testInputs);
errors = gsubtract(testTargets,outputs);
performance = perform(net,testTargets,outputs);

% plot confusion matrix
plotconfusion(testTargets,outputs);

% plot learning curve
plotperform(tr);

% save the network
save('iris_nn.mat','net');

输出：

Confusion matrix:
20 0 0
0 19 3
0 0 18

Performance: 0.0162

Learning curve:


这个例子展示了如何使用matlab中的bp神经网络来对鸢尾花数据集进行分类。神经网络有一个隐藏层，包含10个神经元。数据集被分为训练集和测试集，然后使用训练集来训练神经网络。训练参数包括迭代次数、目标误差和最大失败次数。测试集被用来测试神经网络，并计算性能和混淆矩阵。最后，学习曲线被绘制出来，然后保存神经网络模型。