说明：L-M优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr）

​L-M trainlm 贝叶斯正则化 trainbr

说明：采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

BP 网络 贝叶斯正则化算法 L-M 优化算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr 白噪声

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正 则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

贝叶斯正则化算法 BP网络 L-M算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr BP

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯。

贝叶斯正则化算法 BP网络 L-M算法 trainlm 贝叶斯

说明：采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力。在本例中，将采用两种训练方法，即L-M优化算法（trainlm)和贝叶斯正则化算法（trainbr),用以训练BP网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

贝叶斯拟合 trainbr BP数据拟合 Trainlm data-fit-matlab

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。 在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

Trainlm BP-noise 贝叶斯正则化 L-M优化bp

说明：采用动量梯度下降算法训练BP网络，采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络。

动量梯度 L-M 贝叶斯正则

说明：利用了2层BP网络的各种train函数得到了 不同的函数逼近效果。其中，建议诸位采用trainlm作为训练函数，收敛速度快，效果好。bp网络第一层传输函数选择0-1之间，而第二层采用2500，目标误差设为10，初始学习率设为

matlab 网络 bp 函数 利用 拟合

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法

bp正则化 bayes_bpnet BP Trainlm BP-trainlm

说明：bp神经网路在地震预测中的应用，分别采用gd、gdx、lm训练方法，供大家参考~

BP-matlab BP-LM LM-BP LM LM-matlab