第四章 Matlab 神经网络工具箱与数值试验 1 第一章 Matlab神经网络工具箱介绍与数值试验 1
1 Matlab神经网络工具箱中BP网络相关函数介绍 MATLAB 神经网络工具箱中包含了许多用于BP 网络分析和设计的函数
BP 网络的常用函数如表4-1 所示
[10,12] 表4-1 BP 网络的常用函数 函数类型 函数名称 函数用途 前向网络创建函数 new cf 创建一个多层前馈BP 网络 new ff 创建一个前向BP 网络 new fftd 创建一个前馈输入延迟BP 网络 传递函数 logsig S 型的对数函数 dlogsig Logig 的导函数 tansig S 型的正切函数 dtansig tansig 的导函数 purelin 纯线性函数 学习函数 traingd 基于标准BP 算法的学习函数 trainrp 采用Rprop 算法训练 trainlm 采用LM 算法训练 traincgf 基于共轭梯度法的学习函数 traingdm 动量梯度下降算法学习函数 仿真函数 sim 仿真一个神经网络 1
2 数值试验 1
“异或”问题 “异或”问题（XOR）是典型的非线性划分问题
这里以它为例，简单介绍BP 网络的应用
在 Matlab7
0环境下，建立一个三层的BP 神经网络，其中输入层和隐层分别各有两个神经元，输出层有一个神经元
现要求训练这一网络，使其具有解决“异或”问题的能力
第四章 Matlab 神经网络工具箱与数值试验 2 “异或”问题的训练输入和期望输出如表 5-1
表 5-1 异或问题的训练输入和期望输出 1X 2X 1d 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1） 基于标准 BP 算法 结果如下及图 5
1 所示： 横轴表示迭代次数，纵轴表示误差
迭代到第240 次时达到预设精度
迭代停止时，误差为 9
