小波神经网络程序

clc
clear
%step 1=========================
%定义输入样本；
t=0:0.01:1.5;
x=-sin(2*pi*t);
targ=[0 0 1 1 0 0 ];
eta=0.02;aerfa=0.935;
%初始化连接权wjh(输出层和隐层的连接权);whi(隐层和输出层的连接权);
%假设小波函数节点数为：H个；样本数为P;
%输出节点数为:J个；输入节点数为：I个；
H=15;P=2;
I=length(t);
J=length(targ);
%初始化小波参数
b=rand(H,1);
a=rand(H,1);
%初始化权系数；
whi=rand(I,H);
wjh=rand(H,J);
%阈值初始化;
b1=rand(H,1);
b2=rand(J,1);
p=0;
%保存的误差；
Err_NetOut=[];
flag=1;count=0;
while flag>0
flag=0;
count=count+1;

%step 2=================================
xhp1=0;
for h=1:H
for i=1:I
xhp1=xhp1+whi(i,h)*x(i);
end
ixhp(h)=xhp1+b1(h);
xhp1=0;
end
for h=1:H
oxhp(h)=fai((ixhp(h)-b(h))/a(h));
end
%step 3====================================
ixjp1=0;
for j=1:J
for h=1:H
ixjp1=ixjp1+wjh(h,j)*oxhp(h);
end
ixjp(j)=ixjp1+b2(j);
ixjp1=0;
end
for i=1:J
oxjp(i)=fnn(ixjp(i));
end
%step 6==保存每次误差=====
wuchayy=1/2*sumsqr(oxjp-targ);
%E_x=1/2*sumsqr(x);
Err_NetOut=[Err_NetOut wuchayy];%保存每次的误差;
%Err_rate=Err_NetOut/E_x;

%Err_rate

%oxjp

%求detaj ,detab2==================================
for j=1:J
detaj(j)=-(oxjp(j)-targ(j))*oxjp(j)*(1-oxjp(j));
end

for j=1:J
for h=1:H
detawjh(h,j)=eta*detaj(j)*oxhp(h);
end
end
detab2=eta*detaj;

%求detah, detawhi detab1 detab detaa;========================

sum=0;
for h=1:H
for j=1:J
sum=detaj(j)*wjh(h,j)*diffai((ixhp(h)-b(h))/a(h))/a(h)+sum;
end
detah(h)=sum;
sum=0;
end
for h=1:H
for i=1:I
detawhi(i,h)=eta*detah(h)*x(i);
end
end
detab1=eta*detah;
detab=-eta*detah;
for h=1:H
detaa(h)=-eta*detah(h)*((ixhp(h)-b(h))/a(h));
end

%引入动量因子aerfa，修正各个系数==========================================
wjh=wjh+(1+aerfa)*detawjh;
whi=whi+(1+aerfa)*detawhi;
a=a+(1+aerfa)*detaa';
b=b+(1+aerfa)*detab';
b1=b1+(1+aerfa)*detab1';
b2=b2+(1+aerfa)*detab2';

%======================================================
%引入修正算法！！

%判断所有的样本是否计算完==================================
p=p+1;
if p~=P
flag=flag+1;
else
if Err_NetOut(end)>0.05
flag=flag+1;

else
figure;
plot(Err_NetOut);
title('误差曲线');
disp('目标达到');
%disp(oxjp);
end
end
if count>2000
figure;
plot(Err_NetOut);
title('误差曲线');
disp('目标未达到');
disp(oxjp);
break;
end
end



diffai.m

function y3=diffai(x);
y3=-0.75*sin(1.75*x)*exp(-x.^2/2)-cos(1.75*x)*exp(-x.^2/2)*x;

fai.m

function yl=fai(x)
yl=cos(0.75.*x)+exp(-x.^2/2);

fnn.m
function y2=fnn(x)
y2=1/(1+exp(-x));