神经网络实验指导.doc

《神经网络与智能信息处理》实验指导 授课教师： 汤浪平 彭勇 授课班级：计算机科学与技术 (医学智能信息处理方向)05 授课单位：医药信息工程学院数据决策教研室 授课时间：2007-2008学年第二学期 实验一 神经元转移函数与NN学习规则 1 实验目的 掌握MATLAB的语言规则 MATLAB编程 掌握神经元转移函数的含义及其MATLAB实现 掌握NN不同学习规则的差别 2 实验内容 上机编程练习 要求程序具有以下功能： （1）能对6输入单节点网络进行训练； （2）能选用不同的学习规则和不同的转移函数； （3）能选用不同的转移函数； （4）能选用不同的训练样本。 程序调试通过后，用习题中提供的数据进行训练。训练时应给出每一步的净输入和权向量调整结果。 3 实验要求 利用matlab熟悉各种转移函数和学习规则。 4 实验步骤 （自己写） 5 实验总结 阈值型转移函数: 非线性转移函数 单极性：双极性： 分段线性转移函数： 通用学习规则： 实验二 单层感知器 1 实验目的 1.掌握单层感知器的原理 2.熟悉单层感知器的功能 2 实验内容 1.逻辑“与”训练 2.逻辑“或”训练 3 实验要求 利用matlab熟悉对逻辑“与”和逻辑“或”求解。 逻辑“或”真值表 x1 x2 y 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 4 实验步骤 （自己写） 5 实验总结 参考代码： %逻辑“与”训练 clc clear all x=[-1,-1,-1,-1;0,0,1,1;0,1,0,1];%带权值的输入 d=[-1,-1,-1,1]; %导师信号 w0=[-0.1,0.1,0.1]; %初始权值 r=[1,1,1,1]; %输出误差 j=0; while any(r)~=0 o(1)=sign(w0*x(:,1)); r(1)=d(1)-o(1); w(:,1)=w0+0.1*(d(1)-o(1))*x(:,1); for i=2:4 o(i)=sign(w(:,i-1)*x(:,i)); r(i)=d(i)-o(i); w(:,i)=w(:,i-1)+0.1*(d(i)-o(i))*x(:,i); end w0=w(:,i); j=j+1; end w,r,j 实验三 多层感知器 1 实验目的 1.掌握多层感知器的原理 2.熟悉多层感知器的功能 2 实验内容 1.逻辑“异或”训练 3 实验要求 利用matlab熟悉对逻辑“异或”求解。 “异或”问题 要求将其转化为“单层”感知器求解，然后用BP算法求解，比较其区别。 4 实验步骤 （自己写） 5 实验总结 转化为单层感知器的源代码： %逻辑“异或”训练 clc clear all x=[-1,-1,-1,-1;0,0,1,1;0,1,0,1];%带权值的输入 d1=[-1,1,-1,-1]; d2=[1,1,-1,1]; %导师信号 w10=[-0.1,0.1,0.1]; w20=[-0.1,0.1,0.1]; %初始权值 r1=[1,1,1,1]; r1=[1,1,1,1]; %输出误差 j=0; while any(r1)~=0|any(r2)~=0 o1(1)=sign(w10*x(:,1));o2(1)=sign(w20*x(:,1)); r1(1)=d1(1)-o1(1);r2(1)=d2(1)-o2(1); w1(:,1)=w10+0.1*(d1(1)-o1(1))*x(:,1); w2(:,1)=w20+0.1*(d2(1)-o2(1))*x(:,1); for i=2:4 o1(i)=sign(w1(:,i-1)*x(:,i));o2(i)=sign(w2(:,i-1)*x(:,i)); r1(i)=d1(i)-o1(i); r2(i)=d2(i)-o2(i); w1(:,i)=w1(:,i-1)+0.1*(d1(i)-o1(i))*x(:,i); w2(:,i)=w2(:,i-1)+0.1*(d2(i)-o2(i))*x(:,i); end w10=w1(:,i);w20=w2(:,i); j=j+1; end w1,r1,j,w2,r2  实验四 Hopfield 神经网络 .1 实验目的 掌握离散Hopfield网络模型、运行规则 2