调试成功的双隐层反向传播神经网络算法matlab开发程序

资 源 简 介

调试成功的双隐层反向传播神经网络算法matlab开发程序

详 情 说 明

本文介绍一个调试成功的双隐层反向传播神经网络算法MATLAB实现，该程序融合了多种智能算法与导航技术。该系统的核心是采用累计贡献率方法处理数据，有效提高了特征提取的精度。

程序首先通过GPS和INS组合导航技术获取原始数据，其中LZ复杂度算法用于分析时间序列特征。在特征处理阶段，系统会提取特征值与特征向量，这些特征将作为神经网络训练的输入样本。神经网络采用双隐层结构，通过反向传播算法进行权值调整。

为优化系统性能，还引入了遗传算法进行无功优化，这使得整个模型的识别正确率达到了98%。训练样本经过精心设计，既保证了数据多样性，又避免了过拟合问题。最终的识别模块能够准确分类输入数据。

这套程序特别适合需要高精度模式识别的应用场景，如智能导航系统或复杂信号分析。通过多种算法的有机组合，系统在保持较高运行效率的同时，实现了优异的识别性能。