BP神经网络原理(2)

iv)Layer 1 Transfer Function——一般用TANSIG（当然也可以LOGSIG），即表示隐层输出是[-1,1]之间的实数，与LOGSIG相比范围更大。

v) Layer 2 Number of Neurons——输出层的神经元个数，需要与输出的矩阵行数对应，比如设置为3，等等。

vi) Layer 2 Transfer Function——如果是模式识别的两类（或者多类）问题，一般用LOGSIG，即表示输出层的输出是[0,1]之间的实数；如果输出超过[0,1]则可选择PURELIN。

所有参数输入后，可以先用View按钮预览一下，如图6。没有问题的话就可以Create了。另外，网络创建完毕后，如果需要手动设置权重的初始值，按View按钮后有个Initialize选项卡，在那里可以设定。当然了，也可以不自行设定，这时候Matlab执行默认的程序进行权重的初始化。

4)点击Train按钮，到达Training Info选项卡，在输入向量[Inputs]和目标输入向量[Targets]下拉框中选择你要训练的向量（即第二步加入的对象），如图7。然后到达Train Parameters选项卡，填入适当的迭代次数[epochs]（一般先设置一个较

小的数如200，然后观察收敛结果，如果结果窗口的收敛曲线衰减较快，则表示之前的参数比较有效，因此可填入2000或更大的数目使得网络收敛，否则修改之前的参数）、结果显示频率[show]（例如要每隔50次迭代显示结果窗口，则填50）和目标误差[goal]（这个与第2步中的“Performance Function”有关，如果使用默认的MSE，则一般满足“goal*样本数量<0.5”就可以了），就可以开始训练了（按钮[Train Network]），如果结果收敛（训练误差不大于目标误差，即蓝色线到达黑色线位置）就OK了（例如要求精度很高，尝试填0，等等）。

由于神经网络工具箱一次只能输入一组输入数据，所以对于此问题要分九次输入，并没有编程简单。