MATLAB前馈神经网络newff

一-newff函数参数说明，初始化网络

net = newff(P,T,S) % 这两种定义都可以
net = newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)

　　 P：输入参数矩阵。(RxQ1)，其中Q1代表R元的输入向量。其数据意义是矩阵P有Q1列，每一列都是一个样本，而每个样本有R个属性（特征）。一般矩阵P需要归一化，即P的每一行都归一化到[0 1]或者[-1 1]。
　　T：目标参数矩阵。(SNxQ2)，Q2代表SN元的目标向量。
　　S：N-1个隐含层的数目（S（i）到S（N-1）），默认为空矩阵[]。输出层的单元数目SN取决于T。返回N层的前馈BP神经网络
　　 TF：相关层的传递函数，默认隐含层为tansig函数，输出层为purelin函数。
　　BTF：BP神经网络学习训练函数，默认值为trainlm函数。
　　BLF：权重学习函数，默认值为learngdm。
　　PF：性能函数，默认值为mse，可选择的还有sse，sae，mae，crossentropy。
　　IPF，OPF，DDF均为默认值即可。
　　例子：

一般来说

input，output是训练样本

net = newff（input，output，[1层个数，2层个数..]，{TF，1层传递函数，2层传毒函数}，BTF：‘训练函数’）

net = newff( input,output, [50] , { 'logsig' 'purelin' } , 'traingdx' ) ;
传递函数TF
　　purelin：线性传递函数。
　　tansig ：正切S型传递函数。
　　logsig ：对数S型传递函数。　
　　隐含层和输出层函数的选择对BP神经网络预测精度有较大影响，一般隐含层节点转移函数选用 tansig函数或logsig函数，输出层节点转移函数选用tansig函数或purelin函数。
３，学习训练函数BTF
　　traingd：最速下降BP算法。
　　traingdm：动量BP算法。
　　trainda：学习率可变的最速下降BP算法。
　　traindx：学习率可变的动量BP算法。
　　trainrp：弹性算法。
　　变梯度算法：
　　　　traincgf（Fletcher-Reeves修正算法）
　　　　 traincgp（Polak_Ribiere修正算法）
　　　　 traincgb（Powell-Beale复位算法）
　　　　 trainbfg（BFGS 拟牛顿算法）
　　　　 trainoss（OSS算法）

二-再次初始化，赋予训练要求

1.参数说明
　　通过net.trainParam可以查看参数
　　 Show Training Window Feedback showWindow: true
　　 Show Command Line Feedback showCommandLine: false
　　 Command Line Frequency show: 两次显示之间的训练次数
　　Maximum Epochs epochs: 训练次数
　　 Maximum Training Time time: 最长训练时间（秒）
　　 Performance Goal goal: 网络性能目标
　　 Minimum Gradient min_grad: 性能函数最小梯度
　　 Maximum Validation Checks max_fail: 最大验证失败次数
　　 Learning Rate lr: 学习速率
　　Learning Rate Increase lr_inc: 学习速率增长值
　　Learning Rate lr_dec: 学习速率下降值
　　 Maximum Performance Increase max_perf_inc:
　　 Momentum Constant mc: 动量因子

net2 = newff(P,T,5,{'tansig', 'purelin'}, 'traingd'); % 隐含层有5个神经元net2.trainParam.goal = 1e-5;%训练性能目标最小误差net2.trainParam.epochs = 300;%训练次数net2.trainParam.lr = 0.05;%学习速率net2.trainParam.showWindow = 1;net2.divideFcn = ''; % 为和书本一致，对于样本极少的情况，不要再三分了

2.权重和偏置的初始化

https://blog.csdn.net/SHENNONGZHAIZHU/article/details/52966402

通过设定网络参数net.initFcn和net.layer{i}.initFcn这一技巧来初始化一个给定的网络。

对前馈网络来说，有两种不同的初始化方式经常被用到：initwb和initnw。initwb函数根据每一层自己的初始化参数(net.inputWeights{i,j}.initFcn)初始化权重矩阵和偏置。前馈网络的初始化权重通常设为rands，它使权重在-1到1之间随机取值。这种方式经常用在转换函数是线性函数时。initnw通常用于转换函数是曲线函数。它根据Nguyen和Widrow[NgWi90]为层产生初始权重和偏置值，使得每层神经元的活动区域能大致平坦的分布在输入空间。

net.layers{1}.initFcn = 'initwb';net.inputWeights{1,1}.initFcn = 'rands';
%初始化权重和偏置net.biases{1,1}.initFcn = 'rands';net.biases{2,1}.initFcn = 'rands';net = init(net);

三-训练

net2 = train(net2,P,T);//P,T为训练样本

之后可以得到训练完成后的权值和阈值

iw1=net.IW{1};
b1=net.b{1};
lw2=net.LW{2};
b2=net.b{2};

四、仿真

q=sim(net,p);//p为测试样本，q输出就是通过网络得到的结果
e=q-T;//结果与预期的误差
plot(p,q); %画训练误差曲线
q=sim(net,X);
e=q-Y;
plot(X,q); %画测试误差曲线