matlab中自定义BP神经网络的误差函数

根据提供的引用内容，没有找到关于Matlab中自定义BP神经网络误差函数的代码。但是，Matlab中可以使用`trainlm`函数来训练BP神经网络，并且该函数使用的误差函数是均方误差函数。如果需要自定义误差函数，可以使用`train`函数并自己编写误差函数。下面是一个示例代码：

% 自定义误差函数
function e = custom_error(targets,outputs)
% targets: 目标输出
% outputs: 实际输出
e = sum((targets-outputs).^2);
end

% 创建BP神经网络
net = feedforwardnet([10 5]); % 两个隐藏层，分别有10和5个神经元
net.trainFcn = 'train'; % 使用train函数进行训练
net.trainParam.epochs = 100; % 迭代次数为100
net.trainParam.lr = 0.1; % 学习率为0.1
net.trainParam.goal = 0.01; % 目标误差为0.01
net.divideFcn = ''; % 不分割数据集
net.performFcn = 'custom_error'; % 使用自定义误差函数
net = train(net,inputs,targets); % 训练网络

相关问题

matlab如何用bp神经网络拟合函数

在MATLAB中，您可以使用神经网络工具箱来建立和训练一个基于反向传播（Backpropagation）算法的神经网络，从而拟合一个函数。下面是一个示例代码，演示如何使用BP神经网络拟合一个函数：

% 假设您有一个包含 x 和 y 坐标的训练集
x_train = linspace(-1, 1, 100);
y_train = sin(pi*x_train);

% 创建并配置神经网络
net = feedforwardnet(10); % 创建一个具有10个隐藏层神经元的前馈神经网络
net.trainParam.epochs = 1000; % 设置训练的迭代次数

% 训练神经网络
net = train(net, x_train, y_train);

% 使用训练好的神经网络进行预测
x_test = linspace(-1, 1, 1000);
y_test = sim(net, x_test);

% 绘制原始函数和拟合曲线
figure;
plot(x_train, y_train, 'o', 'MarkerSize', 4); % 绘制训练集
hold on;
plot(x_test, y_test, 'r', 'LineWidth', 2); % 绘制拟合曲线
hold off;
grid on;
legend('训练集', '拟合曲线');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('BP神经网络拟合函数');

在上面的代码中，我们首先定义了一个包含x和y坐标的训练集。然后，我们使用`feedforwardnet`函数创建一个前馈神经网络，其中具有10个隐藏层神经元。您可以根据需要调整隐藏层神经元的数量和网络结构。接下来，我们设置训练的迭代次数，并使用`train`函数训练神经网络。然后，我们使用训练好的神经网络对一系列新的x值进行预测，并得到相应的y值。最后，我们使用`plot`函数绘制原始函数和拟合曲线。

请注意，上述示例中假设要拟合的函数为sin(pi*x)，您可以根据需要更改训练集和要拟合的函数。

希望这能帮到您！

matlab中调取BP神经网络的权值

在MATLAB中，可以使用`patternnet`函数来创建和训练BP神经网络，并且可以通过`getwb`函数来获取网络的权值。

下面是一个简单的示例代码，展示如何调取BP神经网络的权值：

% 创建并训练BP神经网络
net = patternnet([10 10]); % 创建具有两个隐藏层的BP神经网络
net = train(net, inputs, targets); % 使用输入和目标训练网络

% 获取权值
weights = getwb(net); % 获取网络的权值

% 打印权值
disp(weights);

在上面的代码中，`patternnet`函数用于创建BP神经网络，`train`函数用于训练网络。然后，使用`getwb`函数来获取网络的权值，并将其存储在`weights`变量中。最后，使用`disp`函数打印权值。

请注意，`inputs`和`targets`是用于训练BP神经网络的输入和目标数据。你需要根据自己的数据进行相应的修改。

希望这个示例能够帮助到你！如果有任何其他问题，请随时提问。