Cómo utilizar la caja de herramientas de redes neuronales de MATLAB para implementar una red BP de tres capas
El establecimiento y el entrenamiento de la red se pueden lograr fácilmente utilizando la caja de herramientas de la red neuronal. El código de ejemplo es el siguiente: ?Algoritmo BP
función?Out=bpnet(p, t, p_test)
p>p, t significa que la muestra debe organizarse con anticipación
global?S1
net=newff(minmax(p),,{ 'tansig','purelin'} , 'trainlm'); la función de entrenamiento trainlm es la más efectiva
net=newff(P, T, 31, {'tansig', 'purelin'}, ' trainlm'); uso de la nueva versión
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.00001;
net.trainParam.lr= 0.01;
net.trainParam .showWindow?=?false;?Evitar la ventana emergente de la ventana de entrenamiento
net.trainParam.showCommandLine?=?false;?Evitar la ventana emergente -up de la ventana de entrenamiento
net=train(net, p , t);
Out=sim(net, p_test);
end
El código anterior está incompleto. Para ver el programa completo con datos de muestra de entrenamiento, consulte el apéndice.