在CS-BP算法中加程序输出原始BP网络的预测结果matlab代码

以下是在CS-BP算法中加程序输出原始BP网络的预测结果的Matlab代码：

% 加载数据
load data.mat;

% 数据预处理
[x, y] = processData(data);

% 建立BP神经网络模型
net = newff(x, y, [20, 1], {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm');

% 训练BP神经网络模型
net = train(net, x, y);

% 使用BP神经网络模型进行预测
predictions = sim(net, x);

% 输出原始BP网络的预测结果
disp(predictions);

其中，`data.mat` 是输入数据的Matlab数据文件，`x` 和 `y` 是预处理后的输入和输出数据，`newff` 函数用于建立BP神经网络模型，`train` 函数用于训练BP神经网络模型，`sim` 函数用于使用BP神经网络模型进行预测。最后，使用 `disp` 函数输出原始BP网络的预测结果。

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以下是在CS-BP算法中加程序在一个表中输出原始BP网络的预测结果与实际值的Matlab代码：

% 加载数据集
load fisheriris
X = meas(1:100,:);
Y = [ones(50,1);zeros(50,1)];

% 初始化BP网络
net = feedforwardnet(10);
net.trainParam.epochs = 500;
net.trainParam.lr = 0.1;

% 训练BP网络
net = train(net,X',Y');

% 预测结果
Y_pred = net(X');
Y_pred = round(Y_pred);

% 输出预测结果与实际值
table(Y, Y_pred')

该代码首先加载了鱼类数据集，然后使用前100个样本进行训练和测试。接着，初始化一个包含10个隐藏神经元的BP网络，并设置训练参数。训练网络后，使用训练集进行预测，并将预测结果与实际值输出到一个表格中。最后，输出表格中的结果。