%bp5;例4.5 % time=[];err=[];epo=[]; for i=1:6 %分别进行取S1= 1 - 6节点时的网络训练 t(i)=cputime; %起始CPU时间 P=[0 0 1 1;0 1 0 1]; T=[0 1 1 0]; net=newcf(minmax(P),[i,1],{'tansig' 'purelin'},'traingd' ); %创建两层前向BP网络 net.trainParam.show = 50; %每50次显示一次结果 net.trainParam.lr = 0.05; %学习参数 net.trainParam.epochs = 300; %最大循环参数 [net,tr]=train(net,P,T); %训练网络 Y=sim(net,P); %计算输出结果 err=[err;tr.perf]; time(i)=cputime-t(i); %计算程序运行时间 end plot(err(1,:)); %做出以上6个网络的训练误差图 hold on plot(err(2,:),'g:'); plot(err(3,:),'g-'); plot(err(4,:),':'); plot(err(5,:),'r:'); plot(err(6,:),'r-'); hold off time

这段代码是 MATLAB 代码，用于训练具有不同数量节点的两层前向 BP 神经网络，并比较其在训练集上的表现。以下是代码的注释：

%bp5;例4.5
% 初始化一些变量
time=[];
err=[];
epo=[];

for i=1:6  % 循环6次，分别进行取S1= 1 - 6节点时的网络训练
    t(i)=cputime;  % 记录起始CPU时间
    P=[0 0 1 1;0 1 0 1];  % 初始化输入矩阵P
    T=[0 1 1 0];  % 初始化输出矩阵T
    net=newcf(minmax(P),[i,1],{'tansig' 'purelin'},'traingd' );  % 创建两层前向BP网络
    net.trainParam.show = 50;  % 每50次显示一次结果
    net.trainParam.lr = 0.05;  % 学习参数
    net.trainParam.epochs = 300;  % 最大循环参数
    [net,tr]=train(net,P,T);  % 训练网络
    Y=sim(net,P);  % 计算输出结果
    err=[err;tr.perf];  % 记录误差
    time(i)=cputime-t(i);  % 计算程序运行时间
end

% 绘制训练误差图
plot(err(1,:));
hold on
plot(err(2,:),'g:');
plot(err(3,:),'g-');
plot(err(4,:),':');
plot(err(5,:),'r:');
plot(err(6,:),'r-');
hold off

在这段代码中，循环了 6 次，每次分别取 S1=1-6 个节点，训练两层前向 BP 神经网络，并记录训练误差和程序运行时间。最后通过绘制训练误差图来比较不同节点数量的网络的性能。