使用神经网络工具箱编写的三层BP网络训练代码示例

本篇文章主要介绍了如何使用MATLAB神经网络工具箱来实现三层Backpropagation (BP) 神经网络的编程代码。首先，作者明确了所使用的工具箱和网络结构，即三层BP网络，这是一种常用的前馈神经网络结构，由输入层、隐藏层和输出层组成，常用于处理非线性映射问题。 在代码开始部分，作者定义了几个关键变量，如输入数据（Input）和输出数据（Output），以及用于测试的数据（Test和Check）。通过`textread`函数读取数据文件，将数据分为训练集和测试集，并对数据进行预处理，如归一化（`premnmx`函数）以提高模型的性能。 参数设置是神经网络训练的重要组成部分。`Para`对象包含了学习参数，如目标误差（Goal）、迭代次数（Epochs）、学习率（LearnRate）、显示更新频率（Show）、输入范围（InRange）、神经元数量（Neurons）、转移函数（TransferFcn）、训练函数（TrainFcn）、学习函数（LearnFcn）、性能函数（PerformFcn）等。例如，`Para.Goal=0.0001` 表示期望的最小误差，`Para.LearnRate=0.1` 是步长大小，`Para.Epochs=800` 是训练的最大迭代轮数。 `Para.InNum` 和 `Para.IWNum` 分别表示输入层和第一层神经元的数量，`Para.LWNum` 计算权重矩阵的元素数量，而 `Para.BiasNum` 计算偏置向量的元素数量。这些参数的选择对网络的性能有直接影响，需要根据具体问题调整。 在实际训练过程中，`traingd`、`traingda`、`traingdm` 和 `traingdx` 函数分别代表不同的优化算法，如梯度下降法（GD）、动量法（DA）、拟牛顿法（DM）和带有动量的拟牛顿法（DX）。`Para.TrainFcn` 设置为 `'trainlm'`，表明可能使用Levenberg-Marquardt反向传播算法，这是一个针对深层网络的高效优化方法。 最后，代码中的 `PerformFcn` 指定了性能评估函数，这里选择的是均方误差（MSE），用于衡量模型预测结果与实际输出的差异。整体来看，这段代码提供了实现三层BP神经网络训练的完整步骤，包括数据预处理、参数设置和训练过程的调用，适合初学者学习和参考MATLAB神经网络工具箱的使用。