BP神经网络实验报告

上传者：胡健生
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上传时间：2015-04-26
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BP神经网络实验报告

附带程序和实验结果

BP神经网络

一、实验目的

初步熟悉MATLAB 工作环境，熟悉命令窗口，学会使用帮助窗口查找帮助信息。二、实验内容

一、Matlab程序如下：

%读取训练数据

[f1,f2,f3,f4,class] = textread('trainData.txt' , '%f%f%f%f%f',150); %特征值归一化

[input,minI,maxI] = premnmx( [f1 , f2 , f3 , f4 ]') ;

%构造输出矩阵

s = length( class) ;

output = zeros( s , 3 ) ;

for i = 1 : s output( i , class( i ) ) = 1 ;

end

%创建神经网络

net = newff( minmax(input) , [10 3] , { 'logsig' 'purelin' } , 'traingdx' ) ;

%设置训练参数

net.trainparam.show = 50 ;

net.trainparam.epochs = 500 ;

net.trainparam.goal = 0.01 ;

net.trainParam.lr = 0.01 ;

%开始训练

net = train( net, input , output' ) ;

%读取测试数据

[t1 t2 t3 t4 c] = textread('testData.txt' , '%f%f%f%f%f',150); %测试数据归一化 testInput = tramnmx ( [t1,t2,t3,t4]' , minI, maxI ) ; %仿真

Y = sim( net , testInput )

%统计识别正确率

[s1 , s2] = size( Y ) ;

hitNum = 0 ;

for i = 1 : s2

[m , Index] = max( Y( : , i ) ) ;

if( Index == c(i) ) hitNum = hitNum + 1 ;

end

附带程序和实验结果

sprintf('

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识别率是 %3.3f%%',100 * hitNum / s2 )

二、结果分析，修改隐含层节点个数，修改学习率，分别对结果的影响。

①net.trainParam.lr = 0.01，隐含层节点数为[10 3]时

附带程序和实验结果

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附带程序和实验结果

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识别率为98.000%

②net.trainParam.lr 不变，隐含层节点数为[15 3]时

附带程序和实验结果

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