Matlab实现BP网络识别字母
训练样本空间
每个样本使用5×5的二值矩阵表征一个字母。一共10个字母类型，分别是N,I,L,H,T,C,E,F,Z,V。每个字母9个样本。共90个。
N1=[1,0,0,0,1;
1,0,0,0,1;
1,0,1,0,1;
1,0,0,1,1;
1,0,0,0,1];
N2=[1,0,0,0,1;
1,1,0,0,1;
1,0,1,0,0;
1,0,0,1,1;
1,0,0,0,1];
·
·
·
·
·
·
N9=[1,0,0,0,1;
1,1,0,0,1;
1,0,1,1,1;
1,0,0,1,1;
1,0,0,0,1];
I1=[0,0,1,1,0;
0,0,1,0,0;
0,0,1,0,0;
0,0,1,0,0;
0,1,1,1,0];
I2=[0,1,1,1,0;
0,0,1,0,0;
0,0,0,0,0;
0,0,1,0,0;
0,1,1,1,0];
·
·
·
·
·
·
V8=[1,0,0,0,1;
1,0,0,0,0;
0,1,0,1,0;
0,1,0,1,0;
0,0,1,0,0];
V9=[1,0,1,0,1;
1,0,0,0,1;
0,1,0,1,0;
0,1,0,1,0;
0,0,1,0,0];
%训练集
P=[N1(1:end);N2(1:end);N3(1:end);
N4(1:end);N5(1:end);N6(1:end);
N7(1:end);N8(1:end);N9(1:end);
I1(1:end);I2(1:end);I3(1:end);
I4(1:end);I5(1:end);I6(1:end);
I7(1:end);I8(1:end);I9(1:end);
L1(1:end);L2(1:end);L3(1:end);
L4(1:end);L5(1:end);L6(1:end);
L7(1:end);L8(1:end);L9(1:end);
H1(1:end);H2(1:end);H3(1:end);
H4(1:end);H5(1:end);H6(1:end);
H7(1:end);H8(1:end);H9(1:end);
T1(1:end);T2(1:end);T3(1:end);
T4(1:end);T5(1:end);T6(1:end);
T7(1:end);T8(1:end);T9(1:end);
C1(1:end);C2(1:end);C3(1:end);
C4(1:end);C5(1:end);C6(1:end);
C7(1:end);C8(1:end);C9(1:end);
E1(1:end);E2(1:end);E3(1:end);
E4(1:end);E5(1:end);E6(1:end);
E7(1:end);E8(1:end);E9(1:end);
F1(1:end);F2(1:end);F3(1:end);
F4(1:end);F5(1:end);F6(1:end);
F7(1:end);F8(1:end);F9(1:end);
Z1(1:end);Z2(1:end);Z3(1:end);
Z4(1:end);Z5(1:end);Z6(1:end);
Z7(1:end);Z8(1:end);Z9(1:end);
V1(1:end);V2(1:end);V3(1:end);
V4(1:end);V5(1:end);V6(1:end);
V7(1:end);V8(1:end);V9(1:end);]';%注意转置
期望输出
%期望输出，每一列表示一个样本的期望输出。
T=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1;
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1;
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ;
];
测试样本空间
%测试样本空间：为10个字母
N0=[1,0,0,0,1;
1,1,0,0,1;
1,0,1,0,1;
1,0,0,1,1;
1,0,0,0,1];
I0=[0,1,1,1,0;
0,0,1,0,0;
0,0,1,0,0;
0,0,1,0,0;
0,1,1,1,0];
L0=[1,0,0,0,0;
1,0,0,0,0;
1,0,0,0,0;
1,0,0,0,0;
1,1,1,1,1];
H0=[1,0,0,0,1;
1,0,0,0,1;
1,1,1,1,1;
1,0,0,0,1;
1,0,0,0,1];
T0=[1,1,1,1,1;
0,0,1,0,0;
0,0,1,0,0;
0,0,1,0,0;
0,0,1,0,0];
C0=[1,1,1,1,1;
1,0,0,0,0;
1,0,0,0,0;
1,0,0,0,0;
1,1,1,1,1];
E0=[1,1,1,1,1;
1,0,0,0,0;
1,1,1,1,0;
1,0,0,0,0;
1,1,1,1,1];
F0=[1,1,1,1,0;
1,0,0,0,0;
1,1,1,0,0;
1,0,0,0,0;
1,0,0,0,0];
Z0=[1,1,1,1,1;
0,0,0,1,0;
0,0,1,0,0;
0,1,0,0,0;
1,1,1,1,1];
V0=[1,0,0,0,1;
1,0,0,0,1;
0,1,0,1,0;
0,1,0,1,0;
0,0,1,0,0];
%测试集
X=[N0(1:end);I0(1:end);L0(1:end);H0(1:end);T0(1:end);
C0(1:end);E0(1:end);F0(1:end);Z0(1:end);V0(1:end);]';%注意转置
参数设置与训练网络
%参数设置函数
net=newff(P,T,11);
net.trainParam.epochs=50;%最大迭代次数
net.trainParam.goal=0.000001;%计算期望与实际的差，当小于这个值时，迭代停止
net.trainParam.lr=0.2;%学习速率
%用训练样本集、期望输出来训练我们设置的网络
net=train(net,P,T);
测试阶段
%使用sim将测试样本集X进行测试，% sim函数用于仿真一个神经网络,输出结果返回到C
C=sim(net,X);
输出结果
在命令窗口用：
C(回车换行)
即可查看输出的分类结果:
>> C
C =
0.0844 0.0347 1.0807 0.9751 0.8557 0.9753 0.9901 0.8641 1.0358 1.0402
1.1358 1.0816 0.0260 0.0904 -0.0034 -0.0285 0.9873 1.0561 1.0743 0.9758
0.6802 1.0481 -0.0390 0.0107 1.0695 1.0152 0.0134 0.0654 0.9796 0.9731
-0.2012 0.7774 0.0502 0.9262 0.0497 0.9352 -0.0690 0.7618 -0.0061 1.1026Matlab实现BP网络识别字母的更多相关文章
- Matlab实现单层感知机网络识别字母
感知机网络的参数设置 % 具体用法: % net=newp(pr,T,TF,LF); % % pr: pr是一个R×2的矩阵,R为感知器中输入向量的维度(本例中使用35个字符表征一个字母,那么其维度为 ...
- 基于Opencv自带BP网络的车标简易识别
代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12966.html 记得把这几点描述好咯:代码实现过程 + 项目文件结构截图 + 演示效果 1.准备工作 1.1 训练集和测 ...
- Matlab的BP神经网络工具箱及其在函数逼近中的应用
1.神经网络工具箱概述 Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器.线性网络.BP网络.径向基函数网络.竞争型神经网络.自组织网络和学习向量量化网络.反馈 ...
- 详细MATLAB 中BP神经网络算法的实现
MATLAB 中BP神经网络算法的实现 BP神经网络算法提供了一种普遍并且实用的方法从样例中学习值为实数.离散值或者向量的函数,这里就简单介绍一下如何用MATLAB编程实现该算法. 具体步骤 这里 ...
- 关于BP网络的一些总结
背景 前段时间,用过一些模型如vgg,lexnet,用于做监督学习训练,顺带深入的学习了一下相关模型的结构&原理,对于它的反向传播算法记忆比较深刻, 就自己的理解来描述一下BP网络. 关于BP ...
- 基于Levenberg-Marquardt训练算法的BP网络Python实现
经过一个多月的努力,终于完成了BP网络,参考的资料为: 1.Training feed-forward networks with the Marquardt algorithm 2.The Leve ...
- Python实现bp神经网络识别MNIST数据集
title: "Python实现bp神经网络识别MNIST数据集" date: 2018-06-18T14:01:49+08:00 tags: [""] cat ...
- 从头推导与实现 BP 网络
从头推导与实现 BP 网络 回归模型 目标 学习 \(y = 2x\) 模型 单隐层.单节点的 BP 神经网络 策略 Mean Square Error 均方误差 \[ MSE = \frac{1}{ ...
- 我对BP网络的简单的理解
最近在学习tf的神经网络算法,十多年没有学习过数学了,本来高中数学的基础,已经彻底还给数学老师了.所以我把各种函数.公式和推导当做黑盒子来用,理解他们能做到什么效果,至于他们是如何做到的,暂时不去深究 ...
随机推荐
- 运维人员word优化
- Centos配置iptables开放ftp服务
安装完vsftpd后,默认情况下,CentOS的防火墙是不开放ftp服务的,需要添加模块和开放21端口才能提供ftp访问.1.添加ip_conntrack_ftp 模块[root@hexuweb101 ...
- vue的v-for数组和对象
v-for="(item,index) of hot" //数组遍历 v-for="(item,key,index) of cities" //对象遍历 //k ...
- Centos7 开放80,3306端口解决办法
所有扯iptables的文章都是扯淡!!! centos 7 默认防火墙由firewalld来管理!关iptables屁事! 以开放80端口为例,执行以下命令: 开放80端口:firewall-cmd ...
- SQL server 数据库的数据完整性
存储在数据库中的所有数据值均正确的状态.如果数据库中存储有不正确的数据值,则该数据库称为已丧失数据完整性. 详细释义 数据库中的数据是从外界输入的,而数据的输入由于种种原因,会发生输入无效或 错误信息 ...
- thinkphp 5 wherein
$details = Db::name('food') -> alias('a') -> field('a.food_code,a.food_name,a.food_u1,a.food_p ...
- <创新思维与实践>总结梳理
2017年12月3-4号 培训了两天的创新思维与实践,有时间要补充总结一下. ---todo
- 7.adb安装
adb的全称为Android Debug Bridge,中文名“调试桥”顾名思义adb命令是调试手机中应用的一种方法,而且作为Android SDK中的工具,其功能非常强大,用这个命令行工具可以直接操 ...
- webform之Repeater控件
一.Repeater控件 数据循环编辑 1.repeater包括五大模板: (1)HeaderTemplate:标题模板,对开头进行编辑,只执行一次 (2)FooterTemplate:页尾结束模板, ...
- EXCEL中统计单元格内容出现次数
参考网站: https://jingyan.baidu.com/article/7c6fb428dfcc9580642c90ae.html 统计单元格内容出现次数是工作中经常会涉及到的问题. 那么,如 ...