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用BP神经网络建立数学模型,MATLAB实现,怎样得到输入到输出的计算公式

导读:都是有两种调用方法,一种图形界面的,这个从开始菜单,然后工具,然后从里面找神经网络 neural network,遗传算法工具是 全局优化工具箱里面的,global optimization。另外 一种通过命令行调用,这个需要你理解你都要做什么,我用神经网络举例。第一步需要先整理出输入变量和输出变量,第二步设计并初始化神...

% 计算S1与S2层的输出A1=tansig(W1*p,B1);t=purelin(W2*A1,B2);这就是p到t的映射关系。 BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。