bp神经网络net.iw

时间: 2023-11-01 14:51:30 浏览: 105
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bp神经网络

"bp神经网络net.iw"是指BP神经网络中的输入权重矩阵，其中i表示输入层的神经元索引。在BP神经网络中，输入层与隐藏层之间的连接权重被组织成一个矩阵，即输入权重矩阵。这个矩阵的作用是将输入层的神经元的输出与隐藏层的神经元进行连接。具体而言，net.iw是一个矩阵，其行数等于隐藏层神经元的数量，列数等于输入层神经元的数量。每个元素net.iw(i,j)表示输入层第j个神经元到隐藏层第i个神经元的权重值。这些权重值会在BP神经网络的训练过程中通过后向传播算法进行调整，使得网络能够对给定样本有较好的拟合效果。
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根据提供的文件内容，我们可以提取关于Matlab实现BP神经网络（Back Propagation Neural Network）的知识点。以下详细阐述相关知识点： ### 1. BP神经网络基础 BP神经网络是一种多层前馈神经网络，通过反向传播算法...

%bp2.m; 例4.2 % P=[-3,2];T=[0.4,0.8]; net=newlind(P,T); %设计线性网络 y=sim(net,P); w1=net.iw{1,1},b1=net.b{1} net=newcf(minmax(P),[1],{'tansig'}); %创建前向BP网络 net.trainParam.epochs=50; %初始化训练次数 net.trainParam.goal=0.001; %初始化目标误差 net=train(net,P,T); %训练网络 W=net.iw{1,1}, B=net.b{1} Y=sim(net,P); %计算结果 pause plot(P,T,'r:') %画出目标点 hold on plot(P,Y) %画输入为横轴、输出为纵轴的曲线 plot(P,y,'c+') hold off

% 该脚本用于实现一个前向反馈神经网络对一组输入输出数据进行拟合 P=[-3,2]; T=[0.4,0.8]; % 设定输入数据和输出数据 net=newlind(P,T); % 创建一个线性网络 y=sim(net,P); % 对输入数据进行预测 w1=net.iw{1,1},...

%bp3;例4.3 % P=[-6 -6.1 -4.1 -4 4 4.1 6 6.1]; T=[0.0 0.0 0.97 0.99 0.01 0.03 1 1]; net=newlind(P,T); w1=net.iw{1,1} %线性网路的权值 b1=net.b{1} %线性网络的偏差 y=sim(net,P); %axis('equal') net=newcf(minmax(P),[1],{'logsig'},'traingd'); %创建一层非线性网络 net.trainParam.epochs=400; %初始化训练次数 net.trainParam.goal = 0.2297; net=train(net,P,T); %训练网络 w2=net.iw{1,1} %非线性网路的权值 b2=net.b{1} %非线性网络的偏差 Y=sim(net,P); pause plot(P,T,'r+'); %画输入点 hold on plot(P,y); %画线性输入输出点的连线 plot(P,Y,'r:') %画非线性输入输出点的连线 hold off

这段代码实现了一个简单的线性神经网络和一个单层非线性神经网络的训练，并对比了它们在给定数据集上的表现。 具体实现过程如下： 1. 定义输入和输出数据 P 和 T。 2. 使用 newlind 函数创建一个线性神经网络，...

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*') ...
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res = xlsread('补偿.xlsx'); % temp = randperm(102); % input=res(temp(1: 20), 2: 6)'; input=res((1: 20), 7: 12)'; output=res((1: 20), 2 :4)'; %载入输出数据 %% 第二步 设置训练数据和预测数据 input_train = input(1:15); output_train =output(1:15); input_test = input(5:25); output_test =output(5:25); inputnum=3; hiddennum=10;outputnum=2; [inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1);%归一化到[-1,1]之间，inputps用来作下一次同样的归一化 [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1); net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); W1= net. iw{1, 1};%输入层到中间层的权值 B1 = net.b{1};%中间各层神经元阈值 W2 = net.lw{2,1}; B2 = net. b{2}; net.trainParam.epochs=2000; net.trainParam.lr=0.0001; net.trainParam.goal=0.001; net=train(net,inputn,outputn);inputn,outputn分别为输入输出样本 %% 第七步 测试样本归一化 inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);% 对样本数据进行归一化 %% 第八步 BP神经网络预测 an=sim(net,inputn_test); %用训练好的模型进行仿真 %% 第九步 预测结果反归一化与误差计算 test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); %把仿真得到的数据还原为原始的数量级 error=test_simu-output_test; %预测值和真实值的误差 %%第十步 真实值与预测值误差比较 figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test/70,'bo-') hold on plot(test_simu/70,'r*-') hold on % plot(error,'square','MarkerFaceColor','b') % legend('理论位姿','期望位姿','误差') legend('理论位姿','期望位姿') xlabel('数据组数') ylabel('样本值') % title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图') an = mapminmax('reverse', an, outputps); % 将预测结果反归一化 output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');这段代码帮我修改一下更能体现BP补偿算法

这段代码主要实现了BP神经网络对输入数据进行训练和预测的过程，其中包括了数据的读取、训练集和测试集的划分、数据的归一化处理、BP神经网络模型的创建和训练、测试数据的归一化处理、使用BP神经网络进行预测以及...

res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); % temp = randperm(102); % input=res(temp(1: 80), 2: 6)'; input=res((1: 120), 2: 6)'; output=res((1: 120), 10 :11)'; input_train = input(1:80); output_train =output(1:80); input_test = input(80:100); output_test =output(80:100); %节点个数 inputnum=3; hiddennum=10;outputnum=2; [inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1); net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); W1= net. iw{1, 1}; B1 = net.b{1}; W2 = net.lw{2,1};%中间层到输出层的权值 B2 = net. b{2};net.trainParam.epochs=15000; net.trainParam.lr=0.001; % 学习速率，这里设置为0.01 net.trainParam.goal=0.01; net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps);error=test_simu-output_test; figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test/100,'bo-') hold on plot(test_simu/101,'r*-') hold on % plot(error,'square','MarkerFaceColor','b') % legend('理论位姿','期望位姿','误差') legend('理论位姿','期望位姿') xlabel('数据组数') ylabel('样本值') % title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图') an = mapminmax('reverse', an, outputps); output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-*'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果'); [c,l]=size(output_test);帮我绘制神经网络结构图中的输入层的神经元个数为3

好的，我们可以使用MATLAB自带的view函数来绘制神经网络结构图。以下是一个简单的示例代码，其中输入层神经元的个数为3： matlab % 节点个数 inputnum = 3; hiddennum = 10; outputnum = 2; % 创建神经网络 ...

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