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    发布日期: 2021-05-08
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资源简介

使用动态的差分进化算法训练人工神经网络逼近函数。有详细的代码解释。适合学习者

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代码片段和文件信息

function [ error ] = ANNerror( Whidneurons )
%函数为 y=exp(-x).*sin(2*pi*x);
%ANN结构
Wih=zeros(2hidneurons);%Wih(2:)为偏置
Whj=zeros(1hidneurons+1);
count=1;
for i=1:2
    for j=1:hidneurons
        Wih(ij)=W(count);
        count=count+1;
    end
end
Whj(1:hidneurons+1)=W(2*hidneurons+1:3*hidneurons+1);

%函数设置
x=0:0.1:1;
y=exp(-x).*sin(2*pi*x);

Q=length(x);
error=0;

%测试
for i=1:Q
    input=[x(i)1];%1*2
    zh=input * Wih;%1*hidneurons
    sh=logsig(zh);
    
    sh=[sh1];%1*(hidneurons+1)
    yj=sh*Whj‘;
    Ek = y(i) - yj;
    
    error = error+(1/2)*sum(Ek^2);
end




 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       3794  2011-09-12 16:04  Dynamic_DE_ANN.m

     文件        685  2011-09-12 15:15  plot_ANN.m

     文件        630  2011-09-12 15:34  ANNerror.m

----------- ---------  ---------- -----  ----

                 5109                    3


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