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實驗四Matlab神經網絡以及應用于汽油辛烷值預測

一、實驗目的

1. 掌握MATLAB創建BP神經網絡并應用于擬合非線性函數

2. 掌握MATLAB創建REF神經網絡并應用于擬合非線性函數

3. 掌握MATLAB創建BP神經網絡和REF神經網絡解決實際問題

4. 了解MATLAB神經網絡并行運算

二、實驗原理

2.1 ＢＰ神經網絡

2.1.1 BP神經網絡概述

ＢＰ神經網絡Rumelhard和McClelland于１９８６年提出。從結構上將，它是一種典型的多層前向型神經網絡，具有一個輸入層、一個或多個隱含層和一個輸出層。層與層之間采用權連接的方式，同一層的神經元之間不存在相互連接。理論上已經證明，具有一個隱含層的三層網絡可以逼近任意非線性函數。

隱含層中的神經元多采用S型傳遞函數，輸出層的神經元多采用線性傳遞函數。圖１所示為一個典型的ＢＰ神經網絡。該網絡具有一個隱含層，輸入層神經元數據為R，隱含層神經元數目為S1，輸出層神經元數據為S2，隱含層采用S型傳遞函數tansig，輸出層傳遞函數為purelin。

圖１含一個隱含層的BP網絡結構

2.1.2 BP神經網絡學習規則

BP網絡是一種多層前饋神經網絡，其神經元的傳遞函數為S型函數，因此輸出量為0到1之間的連續量，它可以實現從輸入到輸出的任意的非線性映射。由于其權值的調整是

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總結

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