BP神经网络构建与参数设置示例
本文档提供了一个基础的BP神经网络(Backpropagation Neural Network)源程序示例。BP神经网络是一种常用的前馈型人工神经网络,特别适用于模式识别和预测问题。该程序代码展示了如何构造一个三层的神经网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。 首先,程序创建了一个`network`对象(`net=network;`),这是神经网络的基础结构。接下来,它定义了网络的关键参数: 1. `net.numInputs=1;` 表明网络只有一个输入节点。 2. `net.numLayers=3;` 定义了三层结构,通常第一层是输入层,最后一层是输出层,中间层是隐藏层。 3. 连接矩阵(如`net.biasConnect`, `net.inputConnect`, `net.layerConnect`, `net.outputConnect`, 和 `net.targetConnect`)定义了各层之间的连接关系,如是否包含偏置节点以及激活函数的连接方式。 - `biasConnect`用于设置偏置连接。 - `inputConnect`指定输入层与隐藏层的连接。 - `layerConnect`表示不同隐藏层之间的连接。 - `outputConnect`表示输出层与隐藏层的关系。 - `targetConnect`指定了网络训练的目标输出。 `net.inputs{1}.range=[-22;-11;-22;-11;-11];` 设置了输入节点的取值范围。 对于每一层,程序设置了神经元的数量(`net.layers{i}.size`),例如第一层有4个神经元,第二层有3个,第三层是输出层,通常只有一个神经元。`transferFcn`变量定义了每个层的激活函数: - 第一层使用'purelin',表示线性函数。 - 第二层使用'tansig',即tanh(双曲正切)函数,常用于隐藏层以增加非线性处理能力。 - 第三层保持为'purelin',确保输出层的线性输出以便进行后续的线性解读或分类。 `initFcn`参数用于初始化权重,这里选择了`initnw`,可能是指使用某种随机初始化方法。 最后,`setinputweightdelaysforlayer1`这部分未在提供的代码片段中,但一般用于设置输入节点到隐藏层的延迟时间,如果存在的话,它会根据需要调整网络的处理顺序。 通过这个源程序,开发者可以了解到构建BP神经网络的基本步骤和关键配置,包括网络结构、激活函数和权重初始化等。在实际应用中,用户可以根据具体任务调整这些参数,并通过训练数据对网络进行训练,以达到最优性能。
下载后可阅读完整内容,剩余7页未读,立即下载
- 粉丝: 2
- 资源: 7
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- WebLogic集群配置与管理实战指南
- AIX5.3上安装Weblogic 9.2详细步骤
- 面向对象编程模拟试题详解与解析
- Flex+FMS2.0中文教程:开发流媒体应用的实践指南
- PID调节深入解析:从入门到精通
- 数字水印技术:保护版权的新防线
- 8位数码管显示24小时制数字电子钟程序设计
- Mhdd免费版详细使用教程:硬盘检测与坏道屏蔽
- 操作系统期末复习指南:进程、线程与系统调用详解
- Cognos8性能优化指南:软件参数与报表设计调优
- Cognos8开发入门:从Transformer到ReportStudio
- Cisco 6509交换机配置全面指南
- C#入门:XML基础教程与实例解析
- Matlab振动分析详解:从单自由度到6自由度模型
- Eclipse JDT中的ASTParser详解与核心类介绍
- Java程序员必备资源网站大全