深 圳 大 学 实 验 报 告

      课程名称：¬       人工神经网络                                

      实验项目名称：                                    
              
学院：      计算机与软件学院                        
        
      专业：           软件工程                        
        
      指导教师：                              
           
      报告人：  学号：  班级：        
      实验时间：         2011-11-16                      

      实验报告提交时间：   2011-11-16                  

教务部制
实验目的与要求：
设计一个BP神经网络对蝴蝶花进行分类
方法、步骤：
1、 确定输入层、隐含层、输出层节点个数
因为输入数据有蝴蝶花的叶长、叶宽、花长、花宽4个，所以设置输入层为4个；
由训练数据可知，蝴蝶花共有3种，所以输出结点设为3个；
隐含层没有严格规定，暂时设为3个。
2、 算法步骤：
第一步，初始化数据，设定各层节点数、学习效率等值；
第二步，第二步，输入层FA输入样品，计算出隐层FB活动
b(ki)=logsig(a*V(:,ki)+Pi(ki))
第三步，计算出输出层FC活动
c(kj)=logsig(b*W(:,kj)+Tau(kj))
第四步，网络输出和期望输出相比较，计算出输出层FC的错误
d=c.*(1-c).*(ck-c)
第五步，反传，计算出隐层FB的错误
e=b.*(1-b).*(d*W')
第六步，修改FC层和FB之间的权值wij
DeltaW(ki,kj)=Alpha*b(ki)*d(kj)+Gamma*DeltaWOld(ki,kj)
W=W+DeltaW
第七步，修改FA层和FB之间的权值vhj
DeltaV(kh,ki)=Beta*a(kh)*e(ki)
V=V+DeltaV
第八步，修改偏差
重复第二到第八步，直到输出层FC的错误足够小