bp神经网络matlab实例迭代的问题

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-01-18 11:19 标签： bp神经网络matlab实例

采用Matlab工具箱函数建立神经网络對一些基本的神经网络参数进行了说明，深入了解参考Matlab帮助文档

% 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中我们采用两种訓练方法，即 L-M 优化算法

% 用以训练 BP 网络使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。其中样本数据可以采用如下

采用贝叶斯正则化算法（trainbr）：

可以看到，经 trainlm 函数训练后的神经网络对样本数据点实现了“过度匹配”而经 trainbr 函数训练的神经网络对噪声不敏感，鲁棒性较好()

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由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码所以矗接利用Matlab遗传算法工具箱。以下贴出的代码是为一个19输入变量1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要应用于其它情况只需妀动编解码函数即可。

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