BP-face-recognization

基于BP神经网络的人脸识别算法的MALAB实现。采用了抽样-全样训练的方式。

%三、本程序实现的功能是：构建并训练基于改进算法的BP神经网络。

function [net2ptrainptest] = BPnet;

%调用预处理程序（二）来训练网络
[ptrain1ptrainptestt1t]=normalization;

num_hidden = 80; %隐含层节点数
func_hidden=‘tansig‘; %输入层到隐含层的传递函数
func_out = ‘purelin‘; %隐含层到输出层的传递函数
trainfunc = ‘trainrp‘; %神经网络训练算法：弹性BP算法
%trainfunc = ‘traingd‘; %神经网络训练算法：标准BP算法

goal = 0.001; %训练目标
epochs = 5000; %训练迭代数
learn_rate = 0.01; %学习速率

%调用 MATLAB 神经网络工具箱，构建 BP 神经网络 
net = newff（minmax（ptrain）[num_hidden40]{func_hiddenfunc_out}trainfunc）;

% net.layers{1}.initFcn = ‘initnw‘;
% net.inputWeights{21}.initFun=‘rands‘; 
% net.biases{11}.initFcn = ‘rands‘; 
% net.biases{21}.initFcn = ‘rands‘; 
% net = init（net）; 

net.trainParam.goal=goal; %训练目标
net.trainParam.epochs=epochs; %训练迭代数
net.trainParam.lr = learn_rate; %学习

 属性            大小     日期    时间   名称
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............此处省略900个文件信息