BB神经网络matlab实例
时间: 2023-10-23 16:09:31 浏览: 46
您可以在Matlab官网上找到BB神经网络的实例代码。以下是一个简单的示例:
```matlab
% 创建一个简单的数据集
x = [0 0 1 1; 0 1 0 1];
t = [0 1 1 0];
% 创建一个BB神经网络
net = feedforwardnet(4, 'trainlm');
net.layers{1}.transferFcn = 'hardlim';
net.layers{2}.transferFcn = 'hardlim';
net.trainParam.epochs = 100;
% 训练网络
net = train(net, x, t);
% 测试网络
y = net(x);
% 显示结果
disp(y);
% 绘制决策边界
plotpv(x, t);
plotpc(net.IW{1}, net.b{1});
```
相关问题
bp神经网络matlab实例
以下是一个简单的基于BP神经网络的MATLAB实例:
```matlab
% 输入数据
X = [0 0; 0 1; 1 0; 1 1];
% 理想输出
Y = [0; 1; 1; 0];
% 创建并训练BP神经网络
net = feedforwardnet([3]); % 创建3层的前馈神经网络
net = train(net,X',Y'); % 训练网络
% 使用训练后的网络进行预测
output = net(X');
```
在这个例子中,我们使用了4个输入样本(X)和对应的理想输出(Y),来训练一个基于BP神经网络的模型。我们创建了一个3层的前馈神经网络,并使用train函数对其进行训练。最后,我们使用训练后的网络来预测所有输入样本的输出结果。
bp神经网络matlab实例代码
你可以在以下链接找到一个基于遗传算法优化的BP神经网络的Matlab代码实例:https://github.com/chenshunpeng/BP-neural-network 。该代码提供了用于创建和训练BP神经网络模型的函数。你可以使用patternnet函数来创建一个BP神经网络模型,并设置相关参数,如隐藏层的数量和节点数量。此外,该代码还提供了辛烷值预测的示例代码,包括使用莱文贝格-马夸特方法和贝叶斯正则化方法进行辛烷值预测的实现。这些代码示例可以帮助你理解如何在Matlab中使用BP神经网络进行模型训练和预测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>