MATLAB从入门到精通：搭建一个 简单的Bp神经网络（附代码）

01 | 构建数据集

构造一个1行1000列的一维矩阵，这1000个数全部都在(0,1)这个区间内。规定当某一列的数字大于等于0.5时，输出为1，否则输出-1。构造数据集的代码如下。

  

   

    

     

    
    

     

      %% 构造数据集
     
    
   

    

     

    
    

     

      inputDim=1;                                     %输入数据维数
     
    
   

    

     

    
    

     

      inputNum=1000;                                  %输入数据个数 
     
    
   

    

     

    
    

     

      P=rand(inputDim,inputNum);                      %输入数据
     
    
   

    

     

    
    

     

      T=zeros(1,inputNum);                            %输出数据
     
    
   

    

     

    
    

     

      for i=1:inputNum
     
    
   

    

     

    
    

     

          %如果大于等于0.5，即输出1，反之输出-1
     
    
   

    

     

    
    

     

          if P(i)>=0.5
     
    
   

    

     

    
    

     

              T(i)=1;
     
    
   

    

     

    
    

     

          else
     
    
   

    

     

    
    

     

              T(i)=-1;
     
    
   

    

     

    
    

     

          end
     
    
   

    

     

    
    

     

      end
     
    
  
 

02 | 划分数据集

然后博主从这1000个数随机挑900进行训练，剩余的100个数用来测试训练结果的准确性。

  

   

    

     

    
    

     

      %%  划分数据集
     
    
   

    

     

    
    

     

      temp = randperm(inputNum);
     
    
   

    

     

    
    

     

      P_train=P(:,temp(1:0.9*inputNum));
     
    
   

    

     

    
    

     

      T_train=T(:,temp(1:0.9*inputNum));
     
    
   

    

     

    
    

     

      P_test=P(:,temp(0.9*inputNum+1:end));
     
    
   

    

     

    
    

     

      T_test=T(:,temp(0.9*inputNum+1:end));
     
    
  
 

03 | 数据归一化

在构建Bp神经网络之前

文章来源: wenyusuran.blog.csdn.net，作者：文宇肃然，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/108399359