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實驗四Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡以及應用于汽油辛烷值預測

一、實驗目的

1. 掌握MATLAB創(chuàng)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡并應用于擬合非線性函數(shù)

2. 掌握MATLAB創(chuàng)建REF神經(jīng)網(wǎng)絡并應用于擬合非線性函數(shù)

3. 掌握MATLAB創(chuàng)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡和REF神經(jīng)網(wǎng)絡解決實際問題

4. 了解MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡并行運算

二、實驗原理

2.1 ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡

2.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡概述

ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡Rumelhard和McClelland于１９８６年提出。從結(jié)構(gòu)上將，它是一種典型的多層前向型神經(jīng)網(wǎng)絡，具有一個輸入層、一個或多個隱含層和一個輸出層。層與層之間采用權(quán)連接的方式，同一層的神經(jīng)元之間不存在相互連接。理論上已經(jīng)證明，具有一個隱含層的三層網(wǎng)絡可以逼近任意非線性函數(shù)。

隱含層中的神經(jīng)元多采用S型傳遞函數(shù)，輸出層的神經(jīng)元多采用線性傳遞函數(shù)。圖１所示為一個典型的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡。該網(wǎng)絡具有一個隱含層，輸入層神經(jīng)元數(shù)據(jù)為R，隱含層神經(jīng)元數(shù)目為S1，輸出層神經(jīng)元數(shù)據(jù)為S2，隱含層采用S型傳遞函數(shù)tansig，輸出層傳遞函數(shù)為purelin。

圖１含一個隱含層的BP網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)

2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習規(guī)則

BP網(wǎng)絡是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，其神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為S型函數(shù)，因此輸出量為0到1之間的連續(xù)量，它可以實現(xiàn)從輸入到輸出的任意的非線性映射。由于其權(quán)值的調(diào)整是

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總結(jié)

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