BP多层感知器 源代码 神经网络 tic; %计时开始 clc; %清屏 clear all; %清除所有变量 disp('输入层神经元个数： 16'); %显示输入层神经元个数 input=16; disp('中间层神经元个数： 8'); %显示中间层神经元个数 middle=8; disp('输出层神经元个数： 3'); %显示输出层神经元个数 output=3; disp('输入模式1 2 3及其对应的输出：'); x1=[1;1;1;1;1;0;0;1;1;1;1;1;1;0;0;1]; %x1(16,1) y1=[1;0;0]; %y1(3,1) x2=[0;1;0;0;0;1;0;0;0;1;0;0;0;1;0;0]; %x2(16,1) y2=[0;1;0]; %y2(3,1) x3=[1;1;1;1;1;0;0;1;1;0;0;1;1;1;1;1]; %x3(16,1) y3=[0;0;1]; %y3(3,1) disp('形成一张供调用的样本向量表：'); disp('X_sample向量表:x1,x2,x3'); X_sample=[x1,x2,x3] %x1,x2,x3向量表>>>X(16,3) disp('X_sample向量表:y1,y2,y3'); Y_sample=[y1,y2,y3] %y1,y2,y3向量表>>>Yo(3,3) disp('初始化连接权矩阵：'); disp('显示初始化连接权矩阵v(16,8):v(i,j):v(input,middle)：'); v=rands(input,middle); %初始化连接权矩阵v(i,j) :输入层与中间层的连接权>>>v(16,8) disp(v); %显示初始化连接权矩阵v(i,j) disp('显示初始化连接权矩阵w(8,3):w(j,k):w(middle,output)：'); w=rands(middle,output); %初始化连接权矩阵w(j,t) :中间层与输出层的连接权>>>w(8,3) disp(w); %显示初始化连接权矩阵w(j,t) disp('初始化阈值矩阵：'); disp('中间层阈值矩阵th1(8,1):th1(j,1):th1(middle,1)：'); th1=rands(middle,1); %初始化中间层阈值矩阵th1 :中间层的阈值>>>th1(8,1) disp(th1); %显示中间层阈值矩阵th1 disp('输出层阈值矩阵th2(3,1)：th2(k,1):th2

机器学习，神经网络多层感知器实现，稍事修改即可实现手写数字识别，鸢尾花识别实验等

用多层感知器解决异或分类问题，用plot函数绘出向量分布和分类线。

这是用matlab实现的一个多层感知机，由三个全连接层组成，压缩包中的脚本可直接运行。 运行顺序为： 1.data_gen.m (在工作空间生成数据集 data.mat ，因为压缩包本来已经有数据集了，这一步可以跳过， 画出数据集的分布) 2.mlp_relu.m (训练网络，会在工作区生成网络权重的参数 variable.mat ，工作空间已经有这个了，也可以跳过， 耗时大概2，3秒，电脑性能决定，画出损失函数变化曲线) 3.valuate_variable (测试第二步的网络的性能，画出可视化图形)

之前大家一般都喜欢用99se，小弟刚出道就用的是ad，当时也是不会用，天天瞎用，后来做了几个板子，也出了好几次错误，才有所长进，希望这个资料能给想学多层板子的朋友带来帮助

有关小波分解的matlab基础应用，很常见的仿真

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HLM多层线性模型教程，如何操作请参阅张雷的多层线性模型应用 ！