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真的是十万火急啊!哪位高手会的,看到后还能麻烦出手向助一下?
我对matlab真的一窍不通啊!
我需要这两个程序的仿真图,要是在matlab软件上运行出来的截图。
不幸被安排到这个课题,让我在一个月内弄懂,真是为难人啊!
希望有好心的高手能帮个忙了!先在这谢谢了
(1)采用L-M 优化算法用以训练BP网络,使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。设计一个三层BP络,其网络的隐含层神经元的激励函数为双曲正切型,输出层各神经元的激励函数为线性函数,隐含层有6个神经元,其中,样本数据可以采用如下Matlab语句生成:
输入矢量:P=[-1:0.05:1];
目标矢量:randn( ‘seed’ ,78341223);
T=sin(2 *pi*P)+0.1*randn(size(P));
程序如下:
P=[-1:0.05:1];
randn(‘seed’,78341223);
t= sin(2 *pi* p)+ 0.1*randn(size(p));
plot(p,t,’+’);
plot(p,sin(2 *pi *p),’;’ );
S =[-0.975:0.05:0.975];
[wl,bl,w2,b2]=initff(p,6,’tansig’,1,’purelin’ );
disp_fqre= 10;
max_epoch= 5000;
err_goal=0.01;
lr=0.2;
tp=[disp_fqre max_epoch err_goal lr];
[wl,bl,w2,b2,ep,er]= trainlm(wl,bl,’tansig’ ,w2,b2,‘purelin’,P,t,tp);
a =simuff(s,wl,bl,’tansig’,w2,b2,’purelin’);
plot(s,a,P,t,‘+’,P,sin(2* pi* p),’:’ );
(2)本例研究利用Matlab工具箱的BP网络仿真某系统故障的预测,假设3个故障的样本分别为(1 1 0),(0 1 1),(1 0 1),3个故障分别编码为(1 O),(0 1),(1 1),下面利用BP工具函数设计网络,用自适应学习率算法进行BP的设计、训练和仿真。
程序如下:
p =[1 1 0 0 1 1 1 0 1];
t =[1 0 0 1 1 1]
[wl,bl,w2,b2]=initff(p,6,’logsig’,2,’purelln’);
disp_fqre= 10;
max_epoch= 18000;
err_goal=0.001;
lr =0.01;
tp =[disp_fqre max_epoch err_goal lr];
[wl,bl,w2,b2,te,tr]=trainbpx(wl,bl,’logsig’,w2,b2,
‘logsig’,P,t,tp);
x =[0.9968 0.9972 0.0013 0.0008 0.9974 0.9886 0.9912
0.0023 0.9875] ;
C=simuff(x,wl,bl,’logsig’,w2,b2,’logsig’);
[ 本帖最后由 xinyuxf 于 2007-1-4 10:09 编辑 ] |