人工神经网络实例
【篇一：人工神经网络范例】
-0.7113、-0.5326、-
0.2875、0、0.3035、0.5966、0.8553、1.0600、1.1975、1.2618]； %y
：
y=
sin(x1 ) 0.2*x2.*x2；
输入数据=[ x1； x2 )； %
将
x1，x2
作为输入数据
输出数据=y； %
将
y
作为输出数据
%
输入输出数据(
输入数据
在、
输出数据
建立网络，
%
将隐藏节点数设置为
3.
这里，隐藏层、输出层传递函数分别为
谭SIG
和
purelin
的双曲馀弦值
trainlm
方法训练。
net=newff (输入数据，输出数据，3，{tansig，purelin}，trainlm )；
%
设定一般参数
net.trainparam.goal=0.0001； %
培训目标：均方误差为
0.0001
net.trainparam.show=400； %
每次训练
400
展示一次结果
net.trainparam.epochs=15000； %
最大培训次数：
15000.
[net，tr]=train(net，inputdata，outputdata )； %
框中，选择“默认值”
matlab
神经网络
工具箱里有
列车号
函数训练网络
simout=sim(net，输入数据)； %
框中，选择“默认值”
matlab
附带神经网络工具箱
的
sim
函数得到网络的预测
图形； %
新建绘图窗口
t=1:长度(simout；
plot(t，y，t，simout，r ) %
画画，和原来的进行比较
y
网络预测的
y
【篇2 :人工神经网络示例】