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  • MATLAB——BP神经网络信号拟合程序


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    %%  学习目标:BP神经网络
    %%  函数逼近  数据压缩   模式识别
    %%  考虑要素:网络层数  输入层的节点数  输出层的节点数  隐含层的节点数
    %%  传输函数  训练方法
    %%  对信号曲线进行拟合
    clear all;
    clear all;
    P=-1:0.04:1;
    T=sin(2*pi*P)+0.1*randn(size(P));
    net=newff(P,T,18,{},'trainbr');    %%   隐含层神经元个数是18
    net.trainParam.show=10;
    net.trainParam.epochs=100;         %%  训练100次
    net=train(net,P,T);
    Y=sim(net,P);
    figure;
    plot(P,T,'-',P,Y,'+');
    legend('原始信号','网络输出信号');
    set(gcf,'position',[20,20,500,400]);

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_50594161/article/details/133848028
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