实验一、BP算法的MATLAB实现

一、实验目的

1、了解MATLAB集成开发环境

2、了解MATLAB编程基本方法

3、加深对ＢＰ算法的理解和掌握

二、实验内容

1、MATLAB基本指令和语法。

2、ＢＰ算法的MATLAB实现

三、实验步骤

1、熟悉MATLAB开发环境

2、输入参考程序

3、设置断点，运行程序，观察运行结果

四、参考程序

%lr为学习步长，err_goal期望误差最小值，max_epoch训练的最大次数，隐层和输出层初值为零lr=0.05;

err_goal=0.0001;

max_epoch=10000;

a=0.9;

Oi=0;

Ok=0;

%两组训练集和目标值

X=[1 1;-1 -1;1 1];

T=[1 1;1 1];

%初始化wki，wij(M为输入节点j的数量；q为隐层节点i的数量；L为输出节点k的数量)[M,N]=size(X);

q=8;

[L,N]=size(T);

wij=rand(q,M);

wki=rand(L,q);

wij0=zeros(size(wij));

wki0=zeros(size(wki));

for epoch=1:max_epoch

%计算隐层各神经元输出

NETi=wij*X;

for j=1:N

for i=1:q

Oi(i,j)=2/(1+exp(-NETi(i,j)))-1;