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

这段代码是用 MATLAB 编写的，用于训练一个具有不同数量节点的两层前向 BP 网络，输入为 P，输出为 T。其中，每个节点都采用 tansig 激活函数（双曲正切函数），输出层节点采用 purelin 激活函数（线性函数），训练算法为 traingd（梯度下降法），学习参数为 lr=0.05，最大循环参数为 epochs=300。代码中循环了 6 次，每次取 S1=1-6 个节点，训练网络并计算误差和运行时间。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。

相关问题

%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。

err -= 2 * x + 1

这段代码是一个简化版的中点画圆算法中的一部分，作用是更新当前点的误差值。

具体来说，该语句中 err 表示当前点到圆心的距离误差，x 表示当前点在 x 轴上的坐标。

在中点画圆算法中，每次更新当前点的位置后，误差值也需要相应地进行更新。具体更新方式如下：

1. 如果当前点在圆上，则误差值不变，即 err = err。
2. 如果当前点在圆内，则误差值需要加上 2x + 1，即 err += 2x + 1。
3. 如果当前点在圆外，则误差值需要减去 2x + 1，即 err -= 2x + 1。

这样做的目的是为了判断下一个点的位置，从而确定下一个点应该在哪个象限中，并更新下一个点的位置和误差值。

因此，该语句 err -= 2 * x + 1 的作用是根据当前点在圆内还是圆外，更新当前点到圆心的距离误差。