用matlab写bp神经网络,激活函数用sigmoid,训练算法用levenberg-marquart,隐藏层数目为1,隐藏元数目为25
时间: 2024-05-08 17:16:53 浏览: 15
以下是一个简单的基于MATLAB的BP神经网络代码,包括sigmoid激活函数和levenberg-marquardt训练算法,隐藏层数为1,隐藏元数目为25。
```
% 定义训练数据
X = [0 0 1 1; 0 1 0 1];
Y = [0 1 1 0];
% 定义BP神经网络结构
net = feedforwardnet(25, 'trainlm');
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig';
% 训练网络
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 1e-6;
[net, tr] = train(net, X, Y);
% 预测新数据
testX = [1 0; 0 1; 1 1; 0 0];
testY = net(testX);
disp(testY);
```
在此代码中,我们首先定义了训练数据X和Y。接着,我们使用`feedforwardnet`函数定义一个带有25个隐藏元的BP神经网络,使用sigmoid激活函数。我们还设置了训练参数,包括训练次数和目标误差。然后,我们使用`train`函数训练网络,并返回训练好的网络和训练记录。最后,我们使用训练好的网络对新数据进行预测,并输出预测结果。
需要注意的是,该代码只是BP神经网络的一个简单实现,并不能保证在所有情况下都能达到最佳性能。在实际应用中,需要根据具体情况进行调整和优化。