[求助]小波神经网络编程
MATLAB最新的版本中也没有小波神经网络的源代码，是不是因为其小波函数太多了，不好分类编？小波神经网络已经应用的很广泛了啊！[ 本帖最后由 ericlin 于 2006-8-10 16:10 编辑 ]
回复：（ericlin）[求助]小波神经网络编程
clear all%initiate of data
P=3 %numberof sample
m=1%number of input node
n=10%number of hidden node
N=1%number of ouptut node
%
%a(n) b(n) scale and shifting parameter matrix
%x(P,m) input matrix of P sample
%net(P,n) ouput of hidden node
%y(P,N) output of network
%d(P,N) ideal output of network
% phi(P,n) ouput of hidden node wavelet funciton
%W(N,n)weight value between ouput and hidden
%WW(n,m) weight value between hidden and input node
x=; d=; W=rand(N,n); WW=rand(n,m);a=ones(1,n);
for j=1:n, b(j)=j*P/n; end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%EW(N,n) gradient of W
%EWW(n,m) gradient of WW
%Ea(n) gradient of a
%Eb(n) gradient of b
%%%%%%%%%%%%%%]
epoch=1; epo=100; error=0.05; err=0.01; delta =1; lin=0.5;
while (error>=err & epoch<=epo)
u=0;%u is the middle variant
%caculation of net input
for p=1:),for j=1:n % something wrong! By ChaChing
u=0;
for k=1:m, u=u+WW(j,k)*x(p,k); end
net(p,j)=u;
end; end
%calculation of morlet 0r mexican wavelet output
for p=1:), for j=1:n% something wrong! By ChaChing
u=net(p,j); u=(u-b(j))/a(j);
phi(p,j)=cos(1.75*u)*exp(-u*u/2); %morlet wavelet
%phi(p,j)=(1-u^2)*exp(-u*u/2); %mexican hat wavelet
end; end
%calculation of output of network
for p=1:), for i=1:N% something wrong! By ChaChing
u=0;
for j=1:n, u=u+W(i,j)*phi(p,j); end
y(p,i)=delta*abs(u);
end; end
%calculation of error of output
u=0;
for p=1:P, for i=1:N
u=u+abs(d(p,i)*log(y(p,i))+(1-d(p,i)*log(1-y(p,i))));
%u=u+(d(p,i)-y(p,i))^2;
end; end
%u=u/2
error=u;
%calculate of gradient of network
for i=1:N, for j=1:n
u=0;
for p=1:P, u=u+(d(p,i)-y(p,i))*phi(p,j); end
EW(i,j)=u;
%EW(i,j)=-u;%the resule would be wrong
end; end
for j=1:n, for k=1:m
u=0
for p=1:P, for i=1:N
u=u+(d(p,i)-y(p,i))*W(i,j)*phi(p,j)*x(p,k)/a(j) ;
end; end
EWW(j,k)=u;
%EWW(j,k)=u the result would be wrong
end; end
for j=1:n, u=0
for p=1:P, for i=1:N
u=u+(d(p,i)-y(p,i))*W(i,j)*phi(p,j)/a(j) ;
end; end
Eb(j)=u;
end
for j=1:n, u=0
for p=1:P, for i=1:N
u=u+(d(p,i)-y(p,i))*W(i,j)*phi(p,j)*((net(p,j)-b(j))/b(j))/a(j) ;
end; end
Ea(j)=u;
end
%adjust of weight value
WW=WW-lin*EWW; W=W-lin*EW; a=a-lin*Ea; b=b-lin*Eb;
%number of epoch increase by 1
epoch=epoch+1;
end
[ 本帖最后由 ChaChing 于 2010-4-24 21:48 编辑 ] <P>哇，多谢happy大侠啊，好像有很多行啊，我要好好学才行啊。</P> 我想能不能直接在原代码的基础上改动啊，比如说，将sigmiod的表达式改成小波morlet函数，再改其他相应的地方，不过小波函数还有平移因子和伸缩因子，但原代码中只有对应的一个阈值。
另外，假如有一个4－9－1的BP网络，那么是不是输入层和隐含层之间有一个9×4的权值矩阵（inputWeights=net.IW{1,1}），隐含层和输出层之间有一个1×9的权值矩阵（layerWeights=net.LW{2,1}），然后隐含层有一个含9个元素的阈值向量（inputbias=net.b{1}），输出层有一个含1个元素的阈值向量（layerbias=net.b{2}），这些值都应该是在网络创建newff是就已经随机赋值的吧？随机赋值的范围是多少啊？输入层有没有阈值啊？
[ 本帖最后由 ericlin 于 2006-8-10 16:46 编辑 ] 这好像就一个网络训练过程吧？怎么用来预测呢？
小弟是新手，请多多包涵！
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整理老帖, 发现2F Happy教授给的程序, 有些文字输入问题!?个人不懂小波神经网络, 希望教授或高手更正之!
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