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
- SQL with(unlock)与with(readpast)
所有Select加 With (NoLock)解决阻塞死锁,在查询语句中使用 NOLOCK 和 READPAST 处理一个数据库死锁的异常时候,其中一个建议就是使用 NOLOCK 或者 READPAS ...
- 使用原子类或synchronized（没用Lock）解决阐述多线程所遇到线程安全问题和解决方案
例子题目: 创建10个线程,每个线程执行10000次加1,输出总和 正常结果100000 但是如果出现线程不安全会低于100000 import java.util.concurrent.Count ...
- day5作业（基本数据类型字符串，列表）
#coding:utf-8'''默写99乘法标 金字塔 必做: 1.昨日选做题 博客中有 http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7133357.html ...
- lunix 集群,负载均衡,location
nginx location语法: location支持的语法优先级: 复制代码location匹配顺序 # www.s14hanju.com/1.location = / { 我是代码1} ...
- mock生成随机数的各种情况
[发现一篇好的文章,用来自己作参考] 接口测试时需要生成各种正则表达式的随机数进行边界值测试,字符串测试等: 比如生成数字,字母,邮箱,一段中文,一段英文 推荐1:生成随机数的多种情况 http:// ...
- python－开放类优化内存性能
开放类:在运行期间,可动态向实例或类添加新成员,方法 1.实例不能添加方法到类,反之可以 class A: pass a = A() a.func = lambda x: x+1 a.func # & ...
- Eureka 注册中心 简单搭建
直接上代码:配置文件截图 server.port= spring.application.name=eureka-server eureka.instance.hostname=127.0.0.1 # ...
- 寻找cost函数最小值：梯度下降与最小二乘法
Editted by MarkDown 寻找cost函数最小值:梯度下降与最小二乘法 参考:最小二乘法小结--刘建平 背景: 目标函数 = Σ(观测值-理论值)2 观测值就是我们的多组样本,理论值就是 ...
- 《算法》第三章部分程序 part 5
▶ 书中第三章部分程序,加上自己补充的代码,包含公共符号表.集合类型 ● 公共符号表,用于普通查找表的基本类 package package01; import java.util.NoSuchEle ...
- Spring4 MVC HelloWord实例
一.创建Web项目 我用的eclipse,创建步骤:file=>New=>Other=>Web=>Dynamic Web project,按照操作创建一个完整的Web项目,下载 ...