目录一、建模的步骤二、建模代码三、模型的提取流程四、模型提取的代码五、一些个性化操作本文介绍在matlab神经网络工具箱(2012b以后)的建模方式和DEMO代码。 新的matlab神经网络工具箱训练BP神经网络模流程只需要三个步骤，这有区别于老方式。一、建模的步骤1、设置神经网络及参数 主要是设置隐层节点数、训练步数等。2、将所有数据投入训练 工具自动将数据分割为三份（训练，验证和测试，默认70
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2023-07-20 16:01:13
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Matlab BP神经网络工具的使用（学习记录）一、BP神经网络代码参数解释 1.netff函数： netff(p,t,[S1,S2…],{TF1,TF2…},BTF) 其中p：输入数据 t：输出数据 [S1,S2…]为：[第一隐层的神经元的个数，第二隐层的神经元的个数…] {TF1,TF2…}：{第一隐层神经元的传输函数，第二隐层神经元的传输函数｝ 激活函数有：①线性函数（purelin）②对数
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2024-01-24 15:23:21
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例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 训练样本定义如下： 输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] 解：本例的 M
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2023-08-31 18:24:15
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首先，本人是个matlab小白，也是在参加数模的时候才接触到matlab，暑期在巩固matlab的时候，根据网上找的数据，边做边学matlab。 目录前言一、数据获取二、BP神经网络代码1.训练2.画图对比原本数据和预测的数据 3.预测数据三、总结 前言 这次BP神经网络的练习数据来源是《人工神经网络》HZAU数模基地，我以此为基础进行BP神经网络训练，得到的代
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2023-10-25 23:35:38
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BP神经网络一、试验数据在试验开始前必定要先导入所需要的python库，%matplotlib inline是为了使绘制的图形能够显示在浏览器上。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random
%matplotlib inline之后我们需要产生一些难以进行线性分类的数据集，这里直接copy斯坦福CS231n课程里的
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2023-06-25 21:37:26
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前言 本文主要内容是BP神经网络的Python实现(借助tensorflow库)和C++实现（未借助相关库）Python实现BP神经网络import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'#暂时屏蔽警告，只显示error信息
from plugin import *
#构建数据
x_data = np.arange(-1,1,0.01)[: ,np
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2023-07-03 11:43:08
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# 实现BP神经网络的MATLAB代码
## 1. 流程图
以下是实现BP神经网络的整体流程图：
| 步骤 | 任务 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 加载数据集、数据预处理 |
| 2. 参数初始化 | 初始化权重和偏置 |
| 3. 前向传播 | 计算每一层的激活值 |
| 4. 反向传播 | 根据误差调整权重和偏置 |
| 5. 更新参数 | 根据梯度下降法更新权
原创
2023-07-27 00:52:38
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%本代码为bp神经网络的matlab代码，对大量数值大的数据较准确，对少量数值小的数据不准确 clcclear allclose all%bp 神经网络的预测代码%载入输出和输出数据load C:\Users\Lenovo\Desktop\数学建模资料\数模资料自整理\数学建模matlab程序\bp神经网络\p.txt;load C:\Users\Lenovo\Desktop\数学建模资料\数模资
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2023-05-29 15:02:19
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1、简介bp神经网络作为反向传播的经典算法。是我最初接触的第一个神经网络，使我对机器学习产生了很高的兴趣。同时我作为老初学者，给大家介绍具体代码及思路。2.基本原理老规矩， 我嘴笨，怕理解的不好，上大神的理解。3、代码实现3.1 数据集来源我也忘了这是什么时候的搞到的数据集了。图1 数据集的结构属性该数据集为水污染的诊断分类，6个污染指标，对应4种污染状态。 图2 污染指标&
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2023-10-12 18:58:16
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BP神经网络原理及matlab实现一、简介1、BP 神经网络的信息处理方式的特点2、BP神经网络的主要功能二、神经网络的训练1、神经网络拓扑结构（隐含层）的确定2、网络的初始连接权值3、网络模型的性能和泛化能力4、调整参数对bp进行优化三、基于Matlab的BP网络实现1、前向网络创建函数 newff2、传递函数1、logsig（sigmoid）2、tansig3、purelin4、poslin
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2023-08-31 20:01:06
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1.神经网络工具箱概述Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果，神经网络工具箱模型包括感知器、线性网络、BP网络、径向基函数网络、竞争型神经网络、自组织网络和学习向量量化网络、反馈网络。本文只介绍BP神经网络工具箱。2.BP神经网络工具箱介绍BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值，使得网络输出的均方误差和最小。下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称：（1）ne
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2023-07-06 22:25:20
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MATLAB BP神经网络的设计与优化前言一、数据集划分二、网络拓扑结构确定2.1 输入层与输出层2.2 隐藏层个数与单元数2.3 传递函数、学习函数与性能函数三.初始权值、阈值的确定3.1 随机给定[-1 1]3.2 优化算法优化初始权值、阈值四、训练参数设定五、训练及训练效果评价六、训练结果七、传统BP训练与自适应学习率+动量学习训练对比总结 前言BP(Back Propagation)神经
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2023-10-30 23:02:11
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《MATLAB神经网络编程》 化学工业出版社 读书笔记 第四章 前向型神经网络 4.3 BP传播网络本文是《MATLAB神经网络编程》书籍的阅读笔记，其中涉及的源码、公式、原理都来自此书，若有不理解之处请参阅原书本文讲述BP网络常用的两个例子：函数逼近与噪声消除【例4-34】利用一个单隐层的BP网络来逼近一个函数。通过对函数进行采样得到了网络的输入变量P和目标变量T，在M文件中输入以下命令：P=
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2023-08-31 20:13:28
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话不多说，直接分享几个可执行的神经网络代码，仅供学习交流%BP神经网络matlab源程序代码
%******************************%
%学习程序
%******************************%
%======原始数据输入========
p=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928
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2024-02-17 08:10:29
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算法流程关于BP神经网络的公式推导，上一篇博文《BP神经网络原理简单介绍以及公式推导（矩阵形式和分量形式） 》已经做了详细的说明。接下来，我们利用MATLAB对BP神经网络进行实现。我们直接上代码，并进行解释。MATLAB 代码整个代码是基于BP神经网络矩阵形式编写的，对公式有疑惑的同学可以参考下上篇博文。sigmoid.mfunction [ out ] = sigmoid( in )
%SIG
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2023-06-14 17:06:24
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mapminmax:归一化函数，将数据归一到指定的区间范围内。newff:创建一个前向的反馈神经网络 train：对网络进行训练和学习sim:对训练好的网络进行仿真和模拟预测 BP神经网络代码 I. 清空环境变量II. 训练集/测试集产生III. 数据归一化IV. BP神经网络创建、训练及仿真测试V. 性能评价VI. 绘图I. 清空环境变量cl
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2023-07-05 20:39:26
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《MATLAB神经网络编程》 化学工业出版社 读书笔记 第四章 前向型神经网络 4.3 BP传播网络本文是《MATLAB神经网络编程》书籍的阅读笔记，其中涉及的源码、公式、原理都来自此书，若有不理解之处请参阅原书感知器神经网络的学习规则和ＬＭＳ学习算法只能训练单层神经网络，而单层神经网络只能解决线性可分的分类问题。多层神经网络可以用于非线性分类问题，但是需要寻找训练多层网络的学习算法。一，什么是Ｂ
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2023-10-13 22:02:28
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BP神经网络 用matlab库实现先把代码存在这里，以后用了方便原理BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。具体来说，对于如下的只含一个隐层的神经网络模型：BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输出层到隐含层，最后到输入层，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，
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2023-08-01 16:38:30
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目录1 网络创建、训练与仿真函数1.1 网络创建：newff1.2 网络训练：train1.3 仿真预测：sim1.4 网络保存及加载：save、load2 其他函数2.1 数据归一化：mapminmax2.1.1 归一化2.1.2 “应用”归一化2.1.3 “反”归一化2.2 网络训练算法2.3 提高网络的泛化能力2.3.1 贝叶斯归一化法：trainbr2.3.2 提前终止法3 一个完整例子
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2023-07-05 20:46:10
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clc;clear;
%BP神经网络
xy=rand(2,200);
%随机生成200组自变量，一组变量包含x,y，可以看成第一行为x1,x2,...x200,第二行为y1,y2,...y200;
z=xy(1,:).*xy(2,:);
%这个相当于为z=xy,实际情况一般无函数关系表达式，仅为1*200数组（对于这里）
input_train=xy(:,1:150);%神经网络输入层，训练数据
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2023-10-30 22:53:13
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