BP神经网络训练误差问题-新建文件夹 (2).zip下载

BP神经网络训练误差问题-新建文件夹 .zip clear all; clc; load train.mat t=zeros; for k=1:200     t)=1; end Ti=t';%期望输出 P = trainsample' size  9 200 size @ 200 % size % size %人脸类别40则输出层神经元数目40 提取的特征维数为39.则网络输入层的神经元数目就是39 %隐含层神经元数位输入层和输出层神经元之和的一半分类效果较好 %  创建一个新的前向神经网络   net_1=newff,[50,40],{'tansig','purelin'},'traingdm') %  当前输入层权值和阈值 inputWeights=net_1.IW{1,1} inputbias=net_1.b{1} %  当前网络层权值和阈值 layerWeights=net_1.LW{2,1} layerbias=net_1.b{2} %  设置训练参数 net_1.trainParam.show = 50; %训练显示间隔 net_1.trainParam.lr = 0.01; net_1.trainParam.mc = 0.9; net_1.trainParam.epochs = 30000; % 最大训练次数 net_1.trainParam.goal = 1e-3; %期望训练误差 %  调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络 [net_1,tr]=train; %TR -- 训练记录 %  对 BP 网络进行仿真 A = sim; %  计算仿真误差   E = Ti- A; MSE=mse    save; net_1.IW{1,1} 用的是ORL图像库40个人，每人十张图片。每个人脸取后5张图片降维处理得到train.mat 用来训练神经网络，我想问的是：网络的训练误差一直降不下来，很短的时间内达到0.02，就停止了， 训练步数完全是摆设 哪里有问题 ？应该怎么改？