山东大学软件学院机器学习实验四 BP神经网络

function [re]=myBP（sampleinputsampleoutputnumberOfinputnumberOfhiddennumberOfoutputt1t2test）
temp=size（sampleinput）;
%样本输入数据的行和列数
m=temp（1）;
n=temp（2）;

%激活函数sss
%学习率
delta=0.5;

input=sampleinput（t1:t2:）;
output=sampleoutput（t1:t2:）;
testinput=test;
testoutput=sampleoutput（t2+1:m:）;


%输入层和隐藏层之间的权重和阈值
W=0.01*rand（numberOfinputnumberOfhidden）;
gamma=rand（numberOfhidden1）;
%隐藏层和输出层之间的权重和阈值
V=0.01*rand（numberOfhiddennumberOfoutput）;
theta=rand（numberOfoutput1）;
%输出层的误差项
dV=zeros（numberOfoutput1）;
%隐藏层的误差项
dW=zeros（numberOfhidden1）;
%输入层数据
x=zeros（numberOfinput1）;
%隐藏层数据
hiddenout=zeros（numberOfhidden1）;
%输出层数据
y=zeros（size（input1）numberOfoutput）;
yout=zeros（size（input1）numberOfoutput）;

%迭代次数
count=100;
 
%误差值
ErrorH=zeros（1count+1