人工智能实验二

实验二线性神经网络的MATLAB实现16电子1胡恒2016329600013指导老师：陈秋妹一．实验目的1.了解线性神经元的模型结构2.进一步理解线性神经元网络的特性3.线性神经学习网络的学习方法4.熟练掌握上节课的train函数等使用二．实验内容例题11.522.533.544.55-1-0.500.511.522.533.54TnputandTargetSignalsTimeInput__Target__原先的代码是错误的，更改后：time=1:0.0025:5;p=sin(sin(time).*time.*10);t=p*2+2;plot(time,p,time,t)title('InputandTargetSignals')xlabel('Time')ylabel('InputTarget')结果如图：2.要求设计一个线性神经网络，寻找给定数据之间的线性关系。P=[1.1-1.3];T=[0.61];设置网络训练后的目标误差为0.0001P=[1.1-1.3];T=[0.61];net=newlin(minmax(P),1,0,0.01);net=init(net);net.trainParam.goal=0.0001;net=train(net,P,T);y=sim(net,P);E=mse(y-T)三．本实验的心得体会本次实验涉及到的线性神经网络的函数主要有初始化函数，设计函数，仿真函数，训练函数，尤其是训练函数，trainwh()和adaptwh()。其中函数trainwh可以对线性神经网络进行离线训练；而函数adaptwh()可以对线性神经网络进行在线自适应训练。利用trainwh()函数可以得到网络的权矩阵w，阀值向量b，实际训练次数te以及训练过程中网络的误差平方和lr。