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1、小波神经网络程序复制内容到剪贴板 代码:clcclear%step 1=%定义输入样本；t=0:0.01:1.5;x=-sin(2*pi*t);targ=0 0 1 1 0 0 ;eta=0.02;aerfa=0.935;%初始化连接权wjh(输出层和隐层的连接权);whi(隐层和输出层的连接权);%假设小波函数节点数为：H个；样本数为P;%输出节点数为:J个；输入节点数为：I个；H=15;P=2;I=length(t);J=length(targ);%初始化小波参数b=rand(H,1);a=rand(H,1);%初始化权系数；whi=rand(I,H);wjh=rand(H,J);%阈值初
2、始化;b1=rand(H,1);b2=rand(J,1);p=0;%保存的误差；Err_NetOut=;flag=1;count=0;while flag0flag=0;count=count+1;%step 2=xhp1=0;for h=1:Hfor i=1:Ixhp1=xhp1+whi(i,h)*x(i);endixhp(h)=xhp1+b1(h);xhp1=0;endfor h=1:Hoxhp(h)=fai(ixhp(h)-b(h)/a(h);end%step 3=i1=0;for j=1:Jfor h=1:Hi1=i1+wjh(h,j)*oxhp(h);endi(j)=i1+b2(j)
3、;i1=0;endfor i=1:Jo(i)=fnn(i(i);end%step 6=保存每次误差=wuchayy=1/2*sumsqr(o-targ);%E_x=1/2*sumsqr(x);Err_NetOut=Err_NetOut wuchayy;%保存每次的误差;%Err_rate=Err_NetOut/E_x;%Err_rate%o%求detaj ,detab2=for j=1:Jdetaj(j)=-(o(j)-targ(j)*o(j)*(1-o(j);endfor j=1:Jfor h=1:Hdetawjh(h,j)=eta*detaj(j)*oxhp(h);endenddetab2
4、=eta*detaj;%求detah, detawhi detab1 detab detaa;=sum=0;for h=1:Hfor j=1:Jsum=detaj(j)*wjh(h,j)*diffai(ixhp(h)-b(h)/a(h)/a(h)+sum;enddetah(h)=sum;sum=0;endfor h=1:Hfor i=1:Idetawhi(i,h)=eta*detah(h)*x(i);endenddetab1=eta*detah;detab=-eta*detah;for h=1:Hdetaa(h)=-eta*detah(h)*(ixhp(h)-b(h)/a(h);end%引入动
5、量因子aerfa，修正各个系数=wjh=wjh+(1+aerfa)*detawjh;whi=whi+(1+aerfa)*detawhi;a=a+(1+aerfa)*detaa;b=b+(1+aerfa)*detab;b1=b1+(1+aerfa)*detab1;b2=b2+(1+aerfa)*detab2;%=%引入修正算法！%判断所有的样本是否计算完=p=p+1;if p=Pflag=flag+1;elseif Err_NetOut(end)0.05flag=flag+1;elsefigure;plot(Err_NetOut);title(误差曲线);disp(目标达到);%disp(o);
6、 endendif count2000figure;plot(Err_NetOut);title(误差曲线);disp(目标未达到);disp(o);break;endend 这里还需要定义三个函数1. diffai.m 复制内容到剪贴板 代码:function y3=diffai(x); y3=-0.75*sin(1.75*x)*exp(-x.2/2)-cos(1.75*x)*exp(-x.2/2)*x; 2. fai.m 复制内容到剪贴板 代码:function yl=fai(x) yl=cos(0.75.*x)+exp(-x.2/2);3. fnn.m 复制内容到剪贴板 代码:function y2=fnn(x) y2=1/(1+exp(-x);
