小波神经网络的MATLAB原代码程序 - matlab算法设计

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标题：小波神经网络的MATLAB原代码程序
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所属分类: 算法设计资源类型：程序源码文件大小: 1.9 KB 上传时间: 2019-06-16 16:12:01 下载次数: 59 资源积分：1分提供者: zhangsan456 waveletneural

内容：
小波神经网络的MATLAB原代码程序

clc

clear

%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);

%阈值初始化;

b1=rand(H,1);

b2=rand(J,1);

p=0;

%保存的误差；

Err_NetOut=[];

flag=1;count=0;

while flag>0

flag=0;

count=count+1;

%step 2=================================

xhp1=0;

for h=1:H

for i=1:I

xhp1=xhp1+whi(i,h)*x(i);

end

ixhp(h)=xhp1+b1(h);

xhp1=0;

end

for h=1:H

oxhp(h)=fai((ixhp(h)-b(h))/a(h));

end

%step 3====================================

ixjp1=0;

for j=1:J

for h=1:H

ixjp1=ixjp1+wjh(h,j)*oxhp(h);

end

ixjp(j)=ixjp1+b2(j);

ixjp1=0;

end

for i=1:J

oxjp(i)=fnn(ixjp(i));

end

%step 6==保存每次误差=====

wuchayy=1/2*sumsqr(oxjp-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

%oxjp

%求detaj ,detab2==================================

for j=1:J

detaj(j)=-(oxjp(j)-targ(j))*oxjp(j)*(1-oxjp(j));

end

for j=1:J

for h=1:H

detawjh(h,j)=eta*detaj(j)*oxhp(h);

end

detab2=eta*detaj;

%求detah, detawhi detab1 detab detaa;========================

sum=0;

for h=1:H

for j=1:J

sum=detaj(j)*wjh(h,j)*diffai((ixhp(h)-b(h))/a(h))/a(h)+sum;

end

detah(h)=sum;

sum=0;

end

for h=1:H

for i=1:I

detawhi(i,h)=eta*detah(h)*x(i);

end

detab1=eta*detah;

detab=-eta*detah;

for h=1:H

detaa(h)=-eta*detah(h)*((ixhp(h)-b(h))/a(h));

end

%引入动量因子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~=P

flag=flag+1;

else

if Err_NetOut(end)>0.05

flag=flag+1;

else

figure;

plot(Err_NetOut);

('误差曲线');

disp('目标达到');

%disp(oxjp);

end

if count>2000

figure;

plot(Err_NetOut);

('误差曲线');

disp('目标未达到');

disp(oxjp);

break;

end

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waveletneural/
waveletneural/diffai.m
waveletneural/fai.m
waveletneural/fnn.m
waveletneural/wavneural.m

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