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MATLAB程序代码--bp神经网络通用代码
matlab通用神经网络代码学习了一段时间的神经网络,总结了一些经验,在这愿意和大家分享一下,
希望对大家有帮助,也希望大家可以把其他神经网络的通用代码在这一起分享
感应器神经网络、线性网络、BP神经网络、径向基函数网络
%通用感应器神经网络。
P=[-0.5 -0.5 0.3 -0.1 -40;-0.5 0.5 -0.5 1 50];%输入向量
T=[1 1 0 0 1];%期望输出
plotpv(P,T);%描绘输入点图像
net=newp([-40 1;-1 50],1);%生成网络，其中参数分别为输入向量的范围和神经元感应器数量hold on
linehandle=plotpc(net.iw{1},net.b{1});
net.adaptparam.passes=3;
for a=1:25%训练次数
[net,Y,E]=adapt(net,P,T);
linehandle=plotpc(net.iw{1},net.b{1},linehandle);
drawnow;
end
%通用newlin程序
%通用线性网络进行预测
time=0:0.025:5;
T=sin(time*4*pi);
Q=length(T);
P=zeros(5,Q);%P中存储信号T的前5(可变，根据需要而定)次值，作为网络输入。
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P(1,2:Q)=T(1,1:(Q-1));
P(2,3:Q)=T(1,1:(Q-2));
P(3,4:Q)=T(1,1:(Q-3));
P(4,5:Q)=T(1,1:(Q-4));
P(5,6:Q)=T(1,1:(Q-5));
plot(time,T)%绘制信号T曲线
xlabel('时间');
ylabel('目标信号');
title('待预测信号');
net=newlind(P,T);%根据输入和期望输出直接生成线性网络
a=sim(net,P);%网络测试
figure(2)
plot(time,a,time,T,'+')
xlabel('时间');
ylabel('输出-目标+');
title('输出信号和目标信号');
e=T-a;
figure(3)
plot(time,e)
hold on
plot([min(time) max(time)],[0 0],'r:')%可用plot(x,zeros(size(x)),'r:')代替
hold off
xlabel('时间');
ylabel('误差');
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title('误差信号');
%通用BP神经网络
P=[-1 -1 2 2;0 5 0 5];
t=[-1 -1 1 1];
net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
%输入参数依次为:'样本P范围',[各层神经元数目],{各层传递函数},'训练函数'
%训练函数traingd--梯度下降法，有7个训练参数.
%训练函数traingdm--有动量的梯度下降法,附加1个训练参数mc(动量因子，缺省为0.9)
%训练函数traingda--有自适应lr的梯度下降法,附加3个训练参数:lr_inc(学习率增长比，缺省为1.05;
% lr_dec(学习率下降比，缺省为0.7);max_perf_inc(表现函数增加最大比，缺省为1.04)
%训练函数traingdx--有动量的梯度下降法中赋以自适应lr的方法，附加traingdm和traingda的4个附加参数%训练函数trainrp--弹性梯度下降法,可以消除输入数值很大或很小时的误差，附加4个训练参数:
% delt_inc(权值变化增加量，缺省为1.2);delt_dec(权值变化减小量，缺省为0.5);
% delta0(初始权值变化，缺省为0.07);deltamax(权值变化最大值,缺省为50.0)
% 适合大型网络
%训练函数traincgf--Fletcher-Reeves共轭梯度法;训练函数traincgp--Polak-Ribiere共轭梯度法;
%训练函数traincgb--Powell-Beale共轭梯度法
%共轭梯度法占用存储空间小,附加1训练参数searchFcn(一维线性搜索方法,缺省为srchcha);缺少1个训练参数lr %训练函数trainscg--量化共轭梯度法,与其他共轭梯度法相比，节约时间.适合大型网络
% 附加2个训练参数:sigma(因为二次求导对权值调整的影响参数，缺省为5.0e-5);
% lambda(Hessian阵不确定性调节参数，缺省为5.0e-7)
% 缺少1个训练参数:lr
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%训练函数trainbfg--BFGS拟牛顿回退法,收敛速度快,但需要更多内存,与共轭梯度法训练参数相同,适合小网络%训练函数trainoss--一步正割的BP训练法,解决了BFGS消耗内存的问题,与共轭梯度法训练参数相同
%训练函数trainlm--Levenberg-Marquardt训练法,用于内存充足的中小型网络
net=init(net);
net.trainparam.epochs=300; %最大训练次数(前缺省为10,自trainrp后，缺省为100)
net.trainparam.lr=0.05; %学习率(缺省为0.01)
net.trainparam.show=50; %限时训练迭代过程(NaN表示不显示，缺省为25)
net.trainparam.goal=1e-5; %训练要求精度(缺省为0)
%net.trainparam.max_fail 最大失败次数(缺省为5)
%net.trainparam.min_grad 最小梯度要求(前缺省为1e-10，自trainrp后，缺省为1e-6)
%net.trainparam.time 最大训练时间(缺省为inf)
[net,tr]=train(net,P,t); %网络训练
a=sim(net,P) %网络仿真
%通用径向基函数网络——
%其在逼近能力,分类能力,学习速度方面均优于BP神经网络
%在径向基网络中,径向基层的散步常数是spread的选取是关键
%spread越大,需要的神经元越少,但精度会相应下降,spread的缺省值为1
%可以通过net=newrbe(P,T,spread)生成网络,且误差为0
%可以通过net=newrb(P,T,goal,spread)生成网络,神经元由1开始增加,直到达到训练精度或神经元数目最多为止%GRNN网络,迅速生成广义回归神经网络(GRNN)
P=[4 5 6];
T=[1.5 3.6 6.7];
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net=newgrnn(P,T);
%仿真验证
p=4.5;
v=sim(net,p)
%PNN网络,概率神经网络
P=[0 0 ;1 1;0 3;1 4;3 1;4 1;4 3]';
Tc=[1 1 2 2 3 3 3];
%将期望输出通过ind2vec()转换,并设计、验证网络
T=ind2vec(Tc);
net=newpnn(P,T);
Y=sim(net,P);
Yc=vec2ind(Y)
%尝试用其他的输入向量验证网络
P2=[1 4;0 1;5 2]';
Y=sim(net,P2);
Yc=vec2ind(Y)
%应用newrb()函数构建径向基网络,对一系列数据点进行函数逼近
P=-1:0.1:1;
T=[-0.9602 -0.5770 -0.0729 0.3771 0.6405 0.6600 0.4609...
0.1336 -0.2013 -0.4344 -0.500 -0.3930 -0.1647 -0.0988...
0.3072 0.3960 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2189 -0.3201];
%绘制训练用样本的数据点
plot(P,T,'r*');
title('训练样本');
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xlabel('输入向量P');
ylabel('目标向量T');
%设计一个径向基函数网络，网络有两层,隐层为径向基神经元,输出层为线性神经元
%绘制隐层神经元径向基传递函数的曲线
p=-3:.1:3;
a=radbas(p);
plot(p,a)
title('径向基传递函数')
xlabel('输入向量p')
%隐层神经元的权值、阈值与径向基函数的位置和宽度有关,只要隐层神经元数目、权值、阈值正确,可逼近任意函数%例如
a2=radbas(p-1.5);
a3=radbas(p+2);
a4=a+a2*1.5+a3*0.5;
plot(p,a,'b',p,a2,'g',p,a3,'r',p,a4,'m--')
title('径向基传递函数权值之和')
xlabel('输入p');
ylabel('输出a');
%应用newrb()函数构建径向基网络的时候,可以预先设定均方差精度eg以及散布常数sc
eg=0.02;
sc=1; %其值的选取与最终网络的效果有很大关系,过小造成过适性,过大造成重叠性
net=newrb(P,T,eg,sc);
%网络测试
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plot(P,T,'*')
xlabel('输入');
X=-1:.01:1;
Y=sim(net,X);
hold on
plot(X,Y);
hold off
legend('目标','输出')
%应用grnn进行函数逼近
P=[1 2 3 4 5 6 7 8];
T=[0 1 2 3 2 1 2 1];
plot(P,T,'.','markersize',30)
axis([0 9 -1 4])
title('待逼近函数')
xlabel('P')
ylabel('T')
%网络设计
%对于离散数据点,散布常数spread选取比输入向量之间的距离稍小一些spread=0.7;
net=newgrnn(P,T,spread);
%网络测试
A=sim(net,P);
hold on
outputline=plot(P,A,'o','markersize',10,'color',[1 0 0]);
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title('检测网络')
xlabel('P')
ylabel('T和A')
%应用pnn进行变量的分类
P=[1 2;2 2;1 1]; %输入向量
Tc=[1 2 3]; %P对应的三个期望输出
%绘制出输入向量及其相对应的类别
plot(P(1,:),P(2,:),'.','markersize',30)
for i=1:3
text(P(1,i)+0.1,P(2,i),sprintf('class %g',Tc(i)))
end
axis([0 3 0 3]);
title('三向量及其类别')
xlabel('P(1,:)')
ylabel('P(2,:)')
%网络设计
T=ind2vec(Tc);
spread=1;
net=newgrnn(P,T,speard);
%网络测试
A=sim(net,P);
Ac=vec2ind(A);
%绘制输入向量及其相应的网络输出
plot(P(1,:),P(2,:),'.','markersize',30)
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for i=1:3
text(P(1,i)+0.1,P(2,i),sprintf('class %g',Ac(i)))
end
axis([0 3 0 3]);
title('网络测试结果')
xlabel('P(1,:)')
ylabel('P(2,:)')
P=[13, 0, 1.119, 1, 26.3;22, 0, 1.135, 1, 26.3;-15, 0, 0.9017, 1, 20.4;-30, 0, 0.9172, 1, 26.7;24,
0,
1.238,0.9704,28.2;3,24,1.119,1,26.3;0,52,1.089,1,26.3;0,-73,1.0889,1,26.3;1,28,0.8748,1,2 6.3;-1,-39,1.1168,1,26.7;-2, 0, 1.495, 1, 26.3;0, -1, 1.438, 1, 26.3;4, 1,0.4964,
0.9021, 26.3;3, -1, 0.5533, 1.2357, 26.7;-5, 0, 1.7368, 1, 26.7;1, 0, 1.1045, 0.0202,
26.3;-2, 0, 1.1168, 1.3764, 26.7;-3, -1, 1.1655, 1.4418,27.5;3, 2, 1.0875, 0.748, 27.5;-3, 0, 1.1068, 2.2092, 26.3;4, 1, 0.9017, 1, 13.7;3, 2, 0.9017, 1, 14.9;-3, 1, 0.9172, 1, 13.7;-2, 0, 1.0198, 1.0809, 16.1;0, 1, 0.9172, 1, 13.7]
T=[1, 0, 0, 0, 0 ;1, 0, 0, 0, 0 ;1, 0, 0, 0, 0 ;1, 0, 0, 0, 0 ;1, 0, 0, 0, 0;
0, 1, 0, 0, 0;0, 1, 0, 0, 0;0, 1, 0, 0, 0;0, 1, 0, 0, 0;0, 1, 0, 0, 0;
0, 0, 1, 0, 0;0, 0, 1, 0, 0;0, 0, 1, 0, 0;0, 0, 1, 0, 0;0, 0, 1, 0, 0;
0, 0, 0, 1, 0 ;0, 0, 0, 1, 0 ;0, 0, 0, 1, 0 ;0, 0, 0, 1, 0 ;0, 0, 0, 1, 0 ;
0, 0, 0, 0, 1;0, 0, 0, 0, 1;0, 0, 0, 0, 1;0, 0, 0, 0, 1;0, 0, 0, 0, 1 ];%期望输出
plotpv(P,T);%描绘输入点图像
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