matlab 含bp神经网络机器学习代码 matlab bp神经网络函数

一、大致介绍
BP算法的学习过程是由正向传播和反向传播组成的。在正向传播的过程中，输入的信息从输入层到隐含层处理 最后传向输出层，而且每一个神经元只能影响到下一层神经元的状态。当在输出层得不到期望的输出时，则转向反向传播，将误差信号按照连接通路反向计算，使用梯度下降法来调整每一层神经元的权值w,以此来减小误差。
二、逼近网络的结构

神经元结构：

三、计算开始（核心运算就是求导）

第一部分：前向传播

隐含层神经元的输入即为所有输入信号的加权和

$x_j=\sum_{i}{w_{ij}x_i}$

而隐含层的输出$x_j^{'}$采用函数来激发$x_j$：

$x_j^{'}=f(x_j)=\frac{1}{1+e^{-x_j}}$

求导：

$\frac{\partial{x_j^{'}}}{\partial{x_j}}=\frac{e^{-x_j}}{(1+e^{-x_j})^2}=x_j^{'}(1-x_j^{'})$

则很容易就得到输出层神经元的输出为隐含层输出加权和：

$y_n(k)=\sum_{j}{w_{j2}x_j^{'}}$

误差为：

$e(k)=y(k)-y_n(k);$

准则函数设为误差平方和的一半：

$E=\frac{e(k)^2}{2}$

只有正向传播还不可以，我们还需要反向传播来调整他们之间权值w

第二部分：反向传播

反向传播使用$\delta$学习算法

输出层和隐含层之间的连接权值$w_{j2}$学习过程(其他同理）：

$\Delta w_{j2}=-\eta .\frac{\partial{E}}{\partial{w_{j2}}}=\eta.e(k).\frac{\partial{y_n}}{\partial{w_{j2}}}=\eta. e(k) .x_j^{'}$

因此修正后的k+1时刻的$w_{jk}$可以表示为：

$w_{jk}（k+1）=w_{jk}(k)+\Delta w_{j2}$

隐含层与输入层之间连接权值$w_{ij}$的学习过程为：

$\Delta w_{ij}=-\eta .\frac{\partial{E}}{\partial{w_{ij}}}=\eta.e(k).\frac{\partial{y_n}}{\partial{w_{ij}}}=\eta. e(k) .x_j^{'}=w_{j2}.x_j^{'}.(1-x_j^{'}).x_i$

因此修正后的k+1时刻的$w_{ij}$可以表示为：

$w_{ij}（k+1）=w_{jk}(k)+\Delta w_{ij}$

为了避免在学习过程中发生振荡现象，导致收敛速度变慢，我们需要引入动量因子$\alpha$,把上次权值对本次权值变化的影响考虑进去，即：

$w_{j2}(k+1)=w_{j2}(k)+\Delta w_{j2}+\alpha (w_{j2}(k)-w_{j2}(k-1))\\ w_{ij}(k+1)=w_{ij}(k)+\Delta w_{ij}+\alpha (w_{ij}(k)-w_{ij}(k-1))$

$\eta为学习速率\in[0,1]，\alpha为动量因子\in[0,1]$

jacobian信息：对象输出对输入的敏感度$\frac{\partial{y(k)}}{\partial{u(k)}}$,其值可以被神经网络辨识：

将BP网络的第一个输入称为u(k),可得：

$\frac{\partial{y(k)}}{\partial{u(k)}}\approx \frac{\partial{y_n(k)}}{\partial{u(k)}}=\frac{\partial{y_n(k)}}{\partial{x_j^{'}}}.\frac{\partial{x_j^{'}}}{\partial{x_j}}.\frac{\partial{x_j}}{\partial{u(k)}}=\sum_{j}{w_{j2}x_j^{'}(1-x_j^{'})w_{1j}}$

至此，原理部分讲完了。

三、实例

对象 $u(k)={sin(\pi t)}^{2}$,权值w1,w2分别取，$\eta=0.9,\alpha =0.5$ 取1000个点。

逼近曲线：

error:

code:

%%本脚本用于系统辨识  BP网络逼近函数
%2019-4-17  王萌
close all
clear all
clc
xite=0.9; %学习速率
alfa=0.5; %动量因子
%初始化权重 %%三个神经元 神经元个数提高，准确度也会提高
w2=rands(3,1);
w2_1=w2;
w2_2=w2_1;
w1=rands(2,3);
w1_1=w1;
w1_2=w1;
%初始化输入
dw1=0*w1;
x=[0 0]';
%初始化输出
I=[0,0,0]';
Iout=[0,0,0]';
FI=[0,0,0];
ts=0.01;%间隔
for k=1:1000  %
time(k)=k*ts;
    u(k)=sin(pi*k*ts)^2;   %%被逼近的函数 输入
    y(k)=u(k);             %输入
    for j=1:size(w1,2)
        I(j)=x'*w1(:,j);   %激活函数
        Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));
    end
        yn(k)=w2'*Iout; %神经网络的输出 6 维 
        e(k)=y(k)-yn(k); %误差计算
        w2=w2_1+(xite*e(k)*Iout)+alfa*(w2_1-w2_2);%学习算法 隐含层与输出层
        %%
        for j=1:size(w1,2)
            FI(j)=exp(-I(j))/(1+exp(-I(j)))^2; %激活函数的导数
        end
        %%增量计算
        for i=1:size(w1,1)
            for j=1:size(w1,2)
                dw1(i,j)=e(k)*xite*FI(j)*w2(j)*x(i);  %隐含层与输入层
            end
        end
       w1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2);  %学习算法 隐含层与输入层
        %%下面计算jacobian信息
        yu=0;
        for j=1:size(w1,2)
            yu=yu+w2(j)*w1(1,j)*FI(j);  
        end
        dyu(k)=yu;
        x(1)=u(k);
        x(2)=y(k);
        w1_2=w1_1;w1_1=w1;
        w2_2=w2_1;w2_1=w2;
end
figure(1)
plot(time,y,'r',time,yn,'b');
xlabel('times');ylabel('y and yn');
figure(2)
plot(time,y-yn,'r');
xlabel('times');ylabel('error');
figure(3)
plot(time,dyu);
xlabel('times');ylabel('dyu');