线性网络和bp网络的比较

同时用线性网络和bp网络模拟一对线性值，发现，线性网络结果更优！

源代码如下：

P=[-3,2];
T=[0.4,0.6]; 
%创建线性网络 
net=newlind(P,T);                           
y=sim(net,P); 
w1=net.iw{1,1},b1=net.b{1} 
%创建bp网络
net=newcf(minmax(P),[1],{'tansig'});              %创建前向BP网络 
net.trainParam.epochs=50;                       %初始化训练次数 
net.trainParam.goal=0.001;                       %初始化目标误差 
net=train(net,P,T);                              %训练网络 
W=net.iw{1,1}, 
B=net.b{1} 
Y=sim(net,P);                                   %计算结果 
% pause 
% y 黄- 实线. 点< 小于号
% m 紫： 点线o 圆s 正方形
% c 青-. 点划线x 叉号d 菱形
% r 红- - 虚线+ 加号h 六角星
% g 绿* 星号p 五角星
% b 蓝v 向下三角形
% w 白^ 向上三角形
% k 黑> 大于号
plot(P,T,'k*')    %画出目标点 ，用紫色星号显示
hold on 
plot(P,Y,'r^')         %画出bp预测时的值，为红色向上三角
plot(P,y,'bv')      %画出线性预测时的值，为蓝色向下三角
hold off 
%为了显示明显，扩大显示的范围
% axis([xmin xmax ymin ymax])
axis([-3.4 2.5 0 1]);