目標函式：y=sin（2x）+sin（πx） x=[-5,5]其影象為：
程式：clc
clear all
x=-5:0.01:5;
y=sin(pi*x)+sin(2*x);
net=newff(minmax(x),[10,1],,'traingd');
net=train(net,x,y);
y1=sim(net,x);
plot(x,y);
hold on
plot(x,y1,'r+');
一、訓練函式對程式效能的影響：
梯度下降法（traingd）：
有動量的梯度下降法（traingdm）：`
有自適應lr的梯度下降法（traingda）：
有動量加自適應lr的梯度下降法（traingdx）：
彈性梯度下降法（trainrp）：
f-r共軛梯度下降法（traincgf）：
p-r共軛梯度法（traincgp）：
p-b共軛梯度法（traincgb）：
量化共軛梯度法（trainscg）：
l-m演算法（trainlm）：
結論：從以上圖形可以看出，從擬合效果來看，共軛梯度與l-m演算法能夠達到很好的擬合效果，而其他幾種都在不同部位有差別比較大的擬合。從訓練速度看，l-m演算法的訓練速度比較快，並且能夠達到很高的精度，適用於高精度要求的場合。
二、隱含層結點數對程式效能的影響：
隱含層結點數為10， 標準梯度下降法：
隱含層結點數為20，標準梯度下降法：
隱含層結點數為100，標準梯度下降法：
結論： 從圖中可以看出對於同樣的引數設定 ，改變隱含層結點數能夠很好的改變程式效能，提高訓練速度。當選用過大的隱含層結點數時，會增加訓練時間，擬合效果也不是很好。
所以隱含層結點數的選取有很重要的作用，一般都是根據經驗公式選擇，使程式得到最佳效能。
三、權值和閾值初始值的影響：
結論 ： 可以看出選擇合適的權值和閾值初始值，能夠減少訓練回合次數。
4、bp神經網路的區域性最優情況：（梯度下降法）
用數學解析知識可以算得，該函式的在自變數取值範圍內的最小值為：
x=-0.5766 y=-1.8853。
利用bp神經網路進行尋優。
程式：clc
clear all
syms x y b
f=2*(x-2)^2+(y-4)^2;
grad=[diff(f,x),diff(f,y)];%求梯度
v=[x,y];v0=[-3,-3];
grad0=subs(grad,v,v0);%求v0梯度
m=norm(grad0);%梯度的模，方向導數
n=0;
while n<=100
d=-grad0;
f1=subs(f,v,v0);
ft=subs(f,v,v0+b*d);
dft=diff(ft);
b=solve(dft);%得到該方向的最優步長
v0=v0+b*d;
grad0=subs(grad,v,v0);
m=norm(grad0);
n=n+1;
endv0=double(v0);
f1=double(subs(f,v,v0));
disp(v0)
disp(f1)
bp神經網路
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神經網路評價法
第五章第一節思想和原理 第二節模型和步驟 第三節應用和案例 第一節思想和原理 在當今社會，面臨許許多多的選擇或決策問題。人們通過分析各種影響因素，建立相應的數學模型，通過求解最優解來得到最佳方案。由於數學模型有較強的條件限制，導致得出的最佳方案與現實有較大誤差。只有重新對各種因素進行分析，重新建立模...