​双隐层反向传播神经网络例程.rar【Matlab智能算法】

​双隐层反向传播神经网络例程.rar【Matlab智能算法】计算局部误差 delta for k 1 2 delta3 k d k z k z k 1 z k end for j 1 3 delta2 j delta3 u j h2 j 1 h2 j end for h 1 2 delta1 h delta2 v h h1 h 1 h1 h end 计算权值增量 for k 1

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%计算局部误差delta for(k=1:2)

delta3(k)=(d(k)-z(k))*z(k)*(1-z(k)); 

end for(j=1:3)

delta2(j)=(delta3'*u(:,j))*h2(j)*(1-h2(j)); 

end for(h=1:2)

delta1(h)=(delta2'*v(:,h))*h1(h)*(1-h1(h)); 

end %计算权值增量 for(k=1:2)

for(j=1:3) u(k,j)=u(k,j)+inta*delta3(k)*h2(j)+alpha*delay3(k,j);%最后一项为舒张项,alpha为舒张因子delay为第n-1次增量 delay3(k,j)=inta*delta3(k)*h2(j); end 

end for(j=1:3)

for(i=1:2) v(j,i)=v(j,i)+inta*delta2(j)*h1(i)+alpha*delay2(j,i);%最后一项为舒张项,alpha为舒张因子delay为第n-1次增量 delay2(j,i)=inta*delta2(j)*h1(i); end 

end for(i=1:2)

for(h=1:3) w(k,j)=w(i,h)+inta*delta1(i)*x(h)+alpha*delay1(i,h);%最后一项为舒张项,alpha为舒张因子delay为第n-1次增量 delay1(i,h)=inta*delta1(i)*x(h); end 

end e=d-z;%计算误差向量 sigma(n)=e’*e;%计算误差平方和

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