BP神经网络进行功放数字预失真的matlab代码

时间: 2023-07-09 16:26:49 浏览: 51
以下是一个基于BP神经网络进行功放数字预失真的MATLAB代码示例: ```matlab % 数据准备 load('data.mat'); % 加载训练数据 x = input'; % 输入数据 d = output'; % 输出数据 % 网络设置 hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层节点数 net = fitnet(hiddenLayerSize); % 创建网络 net.divideParam.trainRatio = 70/100; % 训练集比例 net.divideParam.valRatio = 15/100; % 验证集比例 net.divideParam.testRatio = 15/100; % 测试集比例 % 训练网络 [net,tr] = train(net,x,d); % 测试网络 y = net(x); e = gsubtract(d,y); performance = perform(net,d,y); % 绘制结果 figure, plotperform(tr) figure, plottrainstate(tr) figure, ploterrhist(e) figure, plotregression(d,y) figure, plotfit(net,x,d) ``` 在该代码中,我们首先加载了训练数据,然后设置了网络的隐藏层节点数、训练集比例、验证集比例和测试集比例。接着,我们使用`train`函数训练了网络,并使用`perform`函数计算了网络的性能指标。最后,我们使用`plot`函数绘制了训练过程和网络的输出结果。 需要注意的是,该代码仅仅是一个示例,实际应用中需要根据具体情况进行修改和调整。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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