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1、Matlab的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各種不同算法程序1:一般模式的BP:clcP=-1 -1 2 2 ;0 5 0 5;T=-1 -1 1 1;net=newff(minmax(P),3 ,1,tansig,purelin,traingd);net.trainParam.show=50;net.trainParam.lr=0.05;net.trainParam.epochs=300;net.trainParam.goal=1e-5net tr=train(net,P,T);2：加入動(dòng)量的BPclcP=-1 -1 2 2 ;0 5 0 5;T=-1 -1 1 1;net=newff(minmax(P),3

2、 ,1,tansig,purelin,traingdm);net.trainParam.show=10000;net.trainParam.lr=0.05;net.trainParam.mc=0.9;net.trainParam.epochs=10000;net.trainParam.goal=1e-5*100net tr=train(net,P,T);3：自適應(yīng)LR變步長(zhǎng)：clcP=-1 -1 2 2 ;0 5 0 5;T=-1 -1 1 1;net=newff(minmax(P),3 ,1,tansig,purelin,traingda);net.trainParam.show=10000

3、;net.trainParam.lr=0.05;net.trainParam.lr_inc=1.05;net.trainParam.epochs=10000;net.trainParam.goal=1e-5*100net tr=train(net,P,T);4：彈性梯度法clcP=-1 -1 2 2 ;0 5 0 5;T=-1 -1 1 1;net=newff(minmax(P),3 ,1,tansig,purelin,trainrp);net.trainParam.show=10000;net.trainParam.lr=0.05;net.trainParam.lr_inc=1.05;net

4、.trainParam.epochs=10000;net.trainParam.goal=1e-5*100net tr=train(net,P,T);5：共軛梯度1clcP=-1 -1 2 2 ;0 5 0 5;T=-1 -1 1 1;net=newff(minmax(P),3 ,1,tansig,purelin,traincgf);net.trainParam.show=10000;net.trainParam.lr=0.05;net.trainParam.lr_inc=1.05;net.trainParam.epochs=10000;net.trainParam.goal=1e-5*100

5、net tr=train(net,P,T);6：共軛梯度2clcP=-1 -1 2 2 ;0 5 0 5;T=-1 -1 1 1;net=newff(minmax(P),3 ,1,tansig,purelin,traincgp);net.trainParam.show=10000;net.trainParam.lr=0.05;net.trainParam.lr_inc=1.05;net.trainParam.epochs=10000;net.trainParam.goal=1e-5*100net tr=train(net,P,T);7：共軛梯度3clcP=-1 -1 2 2 ;0 5 0 5;

6、T=-1 -1 1 1;net=newff(minmax(P),3 ,1,tansig,purelin,traincgb);net.trainParam.show=10000;net.trainParam.lr=0.05;net.trainParam.lr_inc=1.05;net.trainParam.epochs=10000;net.trainParam.goal=1e-5*100net tr=train(net,P,T);8：共軛梯度4clcP=-1 -1 2 2 ;0 5 0 5;T=-1 -1 1 1;net=newff(minmax(P),3 ,1,tansig,purelin,t

7、raincgb);net.trainParam.show=10000;net.trainParam.lr=0.05;net.trainParam.lr_inc=1.05;net.trainParam.epochs=10000;net.trainParam.goal=1e-5*100net tr=train(net,P,T);9：擬牛頓法;clcP=-1 -1 2 2 ;0 5 0 5;T=-1 -1 1 1;net=newff(minmax(P),3 ,1,tansig,purelin,trainbfg);net.trainParam.show=10000;net.trainParam.lr=

8、0.05;net.trainParam.lr_inc=1.05;net.trainParam.epochs=10000;net.trainParam.goal=1e-5*100net tr=train(net,P,T);10:一步正割clcP=-1 -1 2 2 ;0 5 0 5;T=-1 -1 1 1;net=newff(minmax(P),3 ,1,tansig,purelin,trainoss);net.trainParam.show=10000;net.trainParam.lr=0.05;net.trainParam.lr_inc=1.05;net.trainParam.epochs=10000;net.trainParam.goal=1e-5*100net tr=train(net,P,T);11：levenberg-marquarat:clcP=-1 -1 2 2 ;0 5 0 5;T=-1 -1 1 1;net=newff(minmax(P),3 ,1,tansig,purelin,trainlm);net.trainParam.show

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