用matlab写一段采用贝叶斯正则化算法的BP神经网络代码,要求输入11个变量,输出6个变量

时间: 2024-03-18 08:38:55 浏览: 196
好的,以下是一个简单的示例代码: ```matlab % 导入数据,假设数据保存在 data.mat 文件中 load('data.mat'); % 将数据划分为训练集和测试集,假设前80%为训练集,后20%为测试集 train_num = round(size(data, 1) * 0.8); train_data = data(1:train_num, :); test_data = data(train_num+1:end, :); % 提取输入和输出变量 train_inputs = train_data(:, 1:11); train_outputs = train_data(:, 12:17); test_inputs = test_data(:, 1:11); test_outputs = test_data(:, 12:17); % 定义神经网络结构 input_size = size(train_inputs, 2); output_size = size(train_outputs, 2); hidden_size = 20; % 隐藏层节点数 % 初始化神经网络参数 W1 = randn(input_size, hidden_size); % 输入层到隐藏层的权重矩阵 W2 = randn(hidden_size, output_size); % 隐藏层到输出层的权重矩阵 b1 = zeros(1, hidden_size); % 隐藏层的偏置向量 b2 = zeros(1, output_size); % 输出层的偏置向量 % 定义正则化参数 lambda1 = 0.1; % 输入层到隐藏层的正则化参数 lambda2 = 0.1; % 隐藏层到输出层的正则化参数 % 定义学习率和训练迭代次数 learning_rate = 0.1; num_iterations = 100; % 开始训练 for i = 1:num_iterations % 前向传播 z1 = train_inputs * W1 + b1; a1 = sigmoid(z1); z2 = a1 * W2 + b2; train_predictions = sigmoid(z2); % 计算损失函数 train_error = mean(sum((train_predictions - train_outputs).^2, 2)) + ... lambda1/2 * sum(sum(W1.^2)) + lambda2/2 * sum(sum(W2.^2)); % 反向传播 delta2 = (train_predictions - train_outputs) .* sigmoid_derivative(z2); delta1 = delta2 * W2' .* sigmoid_derivative(z1); % 更新参数 W2 = W2 - learning_rate * (a1' * delta2 + lambda2 * W2); b2 = b2 - learning_rate * sum(delta2, 1); W1 = W1 - learning_rate * (train_inputs' * delta1 + lambda1 * W1); b1 = b1 - learning_rate * sum(delta1, 1); % 输出训练过程 if mod(i, 10) == 0 disp(['Iteration ', num2str(i), ', training error: ', num2str(train_error)]); end end % 在测试集上测试模型 z1 = test_inputs * W1 + b1; a1 = sigmoid(z1); z2 = a1 * W2 + b2; test_predictions = sigmoid(z2); test_error = mean(sum((test_predictions - test_outputs).^2, 2)); disp(['Test error: ', num2str(test_error)]); % 定义 sigmoid 函数和其导数 function y = sigmoid(x) y = 1 ./ (1 + exp(-x)); end function y = sigmoid_derivative(x) y = sigmoid(x) .* (1 - sigmoid(x)); end ``` 注:上述代码中,sigmoid 函数用于激活神经元,sigmoid_derivative 函数用于计算 sigmoid 函数的导数,lambda1 和 lambda2 分别表示输入层到隐藏层和隐藏层到输出层的正则化参数,num_iterations 表示训练迭代次数,learning_rate 表示学习率。另外,这个代码只是简单示例,具体的实现还需要根据具体问题进行调整。
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