MATLAB神经网络代码分享：BP与线性网络实现

"MATLAB程序代码--bp神经网络通用代码doc" 本文将详细介绍MATLAB中用于构建和训练反向传播（BP）神经网络的通用代码，以及如何使用类似的逻辑实现线性网络。这两个网络结构在机器学习和数据分析中广泛应用于模式识别、预测任务等。 首先，我们关注BP神经网络部分。BP神经网络是一种多层前馈网络，通过反向传播误差来调整权重和偏置，以最小化预测输出与实际期望输出之间的差异。以下代码展示了如何在MATLAB中构建和训练一个简单的BP神经网络： ```matlab P=[-0.5 -0.5 0.3 -0.1 -40; -0.5 0.5 -0.5 150]; % 输入向量 T=[1 1 0 0 1]; % 期望输出 plotpv(P,T); % 绘制输入点图像 net = newp([-40 1; -150 1], 1); % 创建网络，输入范围和神经元感应器数量 hold on linehandle = plotpc(net.iw{1}, net.b{1}); % 绘制网络权重和偏置初始状态 net.adaptparam.passes = 3; % 设置训练轮数 for a = 1:25 % 训练循环 [net, Y, E] = adapt(net, P, T); % 训练网络 linehandle = plotpc(net.iw{1}, net.b{1}, linehandle); % 更新并绘制权重和偏置 drawnow; % 更新图形 end ``` 这段代码首先定义了输入向量`P`和期望输出`T`，然后创建了一个新的感知器网络`net`，设置了输入范围和感应器数量。接着，代码进入训练循环，通过`adapt`函数更新网络权重和偏置，并在每次迭代后更新权重和偏置的图形表示。 其次，我们来看看通用线性网络的部分，它用于预测连续值： ```matlab time = 0:0.025:5; % 时间轴 T = sin(time*4*pi); % 目标信号 Q = length(T); P = zeros(5, Q); % 存储输入信号 P(1, 2:Q) = T(1, 1:(Q-1)); % 填充输入信号 % ...填充其他P的列... plot(time, T) % 绘制目标信号 xlabel('时间'); ylabel('目标信号'); title('待预测信号'); net = newlind(P, T); % 创建线性网络 a = sim(net, P); % 测试网络 figure(2) plot(time, a, time, T, '+') % 绘制预测和目标信号 xlabel('时间'); ylabel('输出-目标+'); title('输出信号和目标信号'); figure(3) plot(time, a - T) % 绘制误差 hold on plot([min(time) max(time)], [0 0], 'r:') % 绘制零误差线 ``` 这段代码模拟了一个简单的线性网络，用于预测由`sin`函数生成的时间序列数据。`newlind`函数根据输入数据`P`和期望输出`T`直接创建线性网络，然后通过`sim`函数进行测试，并展示预测结果与目标信号的对比。 这些MATLAB代码示例提供了一个基础的神经网络学习框架，包括BP神经网络和线性网络的构建、训练和测试过程，对于初学者来说是很好的学习资源。在实际应用中，用户可以根据具体问题调整网络结构、训练参数以及输入输出数据，以达到更优的预测效果。