R,Q=size(P): [ S2, Q=size(D): S1=5 TW2, B2]=rands(S2, S1) 通过测试,用输入矢量P2来计算网络的输出: A2=purelin( W2*tansig(WI*P2, Bl), B2) 可以画出结果来观察初始网络是如何接近所期望训练的输入输出关系,如图6.6所示。 其中,初始网络的输出值用实线给出 + 图6.5以目标矢量相对于输入矢量的图形图6.6初始网络的输出曲线 网络训练前的误差平方和为11.9115,其初始值为: W0=[0.7770.5336-0.38740.29800.0265 Bl0=[0.1822:0.6920:-0.1758:0.6830;-0.4614] W20=[-0.16920.0746-0.0642-0.4256-0.6433 B20=[-0.6926] 下面定义训练参数并进行训练 disp freq=10: max epoch=8000: error goal =0.02: Ir=0.01: TP=disp freq max epoch error goal Ir]: trainbp(Wl, Bl, tansig, W2, B2,purelin,, P, T, TP) 由此可以返回训练后的权值、训练次数和偏差。 图67至图6.⑩0给出了网络输出值随训练次数的增加而变化的过程。每个图中标出了循 环数目以及当时的误差平方和 图6.11给出了6801次循环训练后的最终网络结果,网络的误差平方和落在所设定的 0.02以内(00199968)。10 [R,Q]＝size(P)； [S2，Q]＝size(T)； S1＝5； [Wl，B1]＝rands(S1，R)； [W2，B2]＝rands(S2，S1)； 通过测试，用输入矢量 P2 来计算网络的输出： A2＝purelin(W2*tansig(W1*P2，B1)，B2)； 可以画出结果来观察初始网络是如何接近所期望训练的输入输出关系，如图 6．6 所示。 其中，初始网络的输出值用实线给出。 图 6．5 以目标矢量相对于输入矢量的图形 图 6．6 初始网络的输出曲线 网络训练前的误差平方和为 11.9115，其初始值为： W10＝[0.7771 0.5336 -0.3874 0.2980 0.0265]； B10＝[0.1822；0.6920；-0.1758；0.6830；-0.4614]； W20＝[-0.1692 0.0746 -0.0642 -0.4256 -0.6433]； B20＝[-0.6926]； 下面定义训练参数并进行训练 disp_freq=10； max_epoch＝8000；error_goal＝0.02； lr＝0.01； TP=[disp_freq max_epoch error_goal lr]； trainbp(W1，B1，‘tansig’，W2, B2，’purelin’，P，T，TP) 由此可以返回训练后的权值、训练次数和偏差。 图 6.7 至图 6.10 给出了网络输出值随训练次数的增加而变化的过程。每个图中标出了循 环数目以及当时的误差平方和。 图 6.11 给出了 6801 次循环训练后的最终网络结果，网络的误差平方和落在所设定的 0.02 以内(0.0199968)