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BP神经网络——Matlab实现
神经网络是一种模仿人类大脑神经元网络结构和功能的计算模型,由于其良好的非线性映射能力,被广泛应用于模式识别、分类、预测等领域。BP(Back Propagation)神经网络是其中一种常用的神经网络模型,它通过反向传播算法对网络权值进行调整,从而实现对样本数据的学习和识别。本文将使用Matlab语言实现BP神经网络,并提供相应的源代码。
一、BP神经网络原理简介
BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成,每一层都由多个神经元节点构成。训练过程中,首先将输入样本输入到输入层,经过隐藏层的处理后,最终在输出层得到输出结果。BP神经网络的核心思想是通过正向传播计算输出结果,再通过反向传播算法对网络权值进行调整,以使网络输出与期望输出之间的误差最小化。具体的算法流程如下:
二、BP神经网络的Matlab实现步骤
下面以一个简单的分类问题为例,介绍在Matlab中如何实现BP神经网络。
首先,我们需要准备一个用于训练的数据集。假设我们的数据集由一组由两个特征值组成的样本和对应的类别标签构成。
% 输入样本
X =
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