BP神经网络，可以处理图像进行分类等各种处理的源码

BP神经网络，可以处理图像进行分类等各种处理的源码

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%bp1.m 
%y=1/x;  
%N=input（‘设定隐含层神经元个数:\n‘）;  
%maxecho=input（‘最大训练回合数‘）;  
%网络初始化  
clear 
N=3;%可以自己设定  
maxecho=1000;  
h=0.4;%学习速率  
p=1:1:100;  
t=1./p;  
inw=randn（N2）;%输入-隐含权值矩阵单输入并加上了偏置一列  
ins=zeros（N1）;%隐含得到的诱导矩阵  
outg=zeros（N1）;%反向传到回至输入的delta值  
outs=zeros（N1）;%隐含输出的矩阵  
outw=randn（1N+1）;%隐含输出权值矩阵（加上一个偏置）  
outv=zeros（11）;%输出得到的诱导矩阵  
outy=zeros（11）;  
backg=zeros（11）;%反向传至隐含层的delta值  
m=1;  
n=0;  
%开始样本训练  
%for x=1:maxecho  
while（n<=maxecho）%|m>0.2）  
   m=0;  
   for i=1:length（p）  
     ins=inw*[p（i）;1];  
     outs=1./（1+exp（-ins））;  
     outv=outw*[outs;1];  
     outy=1./（1+exp（-outv））;  
     backg=（t（i）-outy）*（outy.*（1-outy））;  
     outg=（outs.*（1-outs））.*（outw（:1:N）‘*backg）;  
     outw=outw+h*backg*[outs;1]‘;  
     inw=inw+h*outg*[p（i）1];  
     m=m+（t（i）-outy）^2;  
   end  
   n=n+1;  
end  
%开始样本测试  
textp=1:0.1:100;  
textt=1./textp;  
textout=zeros（1length（textp））;  
error=zeros（1length（textp））;  
for i=1:length（textp）  
   ins=inw*[textp（i）;1];  
   outs=1./（1+exp（-ins））;  
   outv=outw*[outs;1];  
   outy=1./（1+exp（-outv））;  
   textout（i）=outy;  
   error（i）=abs（textt（i）-textout（i））;  
end  
%测试完成后观察输出以及误差的变化  
k=1:0.1:100;  
plot（ktextt‘r‘ktextout‘b‘kerror‘g‘）;  
n=n-1; 
xlabel（n）;  

 属性            大小     日期    时间   名称
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