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在matlab用newff构建一个BP神经网络时，权重、阈值是随机初始化的，往往我们希望自己设置
本文讲解，在matlab工具箱中如何自己设置BP神经网络的初始权重和阈值，并展示一个例子
通过本文，可以了解如何在matlab中设置BP神经网络的初始权重和阈值，以及具体的代码实现
本节讲解如何自行设置BP神经网络的权重、阈值的初始值
自行设置BP的初始值的方法
在使用matlab工具箱训练BP神经网络时，
往往我们希望，能使用自己的初始值进行训练，而不是工具箱自带的初始值
那么，我们要怎么实现呢？
其实只需要在初始化好BP神经网络，先修改网络的权重，然后再训练就可以了
BP神经网络的权重怎么修改？
BP神经网络的权重阈值存放在net.iw、net.b、net.lw里。
我们要修改的就是这三个变量。
其中，
net.iw : 存放着输入层到第一层的权重
net.b : 存放着每层的阈值
net.lw : 是每层的权重
自行设置BP的初始值-代码示例
下面我们展示一个Demo，在Demo里，我们先给网络设置自己的权重，然后训练一步，
可以看到，最终的权重就是根据我们设置的初始值进行调整的。
% ================== 说明 ==============================================
% 本代码用于展示如何给BP神经网络自行设置初始值,已在matlab2018a亲测跑通
% 本代码来自www.bbbdata.com
%用于训练的数据
X = linspace(-3,3,100);
y = 10*sin(X);
%初始化网络(这时的网络权重是matlab自带的初始化值)
net = newff(X,y,3,{'tansig','purelin'},'trainlm');
% 设置自己想要的权重的初始值
disp('-------- 自设的网络初始权重 ---------------')
init_w21 =[100,100,100]'
init_b2 =[2,2,2]'
init_w32 =[3,3,3]
init_b3 = 4
% 将初始值赋给网络
net.iw{1,1} = init_w21 ; % 第1层（输入层）到第2层（隐层）的权值
net.b{1} = init_b2 ; % 第2层（隐层）的阈值
net.lw{2,1} = init_w32 ; % 第2层（输入层）到第3层（输出层）的权值
net.b{2} = init_b3 ; % 第3层（输出层）的阈值
% 训练网络,这里我们设置只训练一步
net.trainparam.goal = 0.00001; % 设置训练误差目标
net.trainparam.epochs = 1; % 设置最大训练次数.
[net,tr,net_y] = train(net,X,y); % 训练
% 训练完成后，可以看到，最终的权重值，与我们预设的初始差不多，因为我们只训练了一步。
disp('-------- 网络训练后的权重 ---------------')
w21 = net.iw{1,1} % 第1层（输入层）到第2层（隐层）的权值
b2 = net.b{1} % 第2层（隐层）的阈值
w32 = net.lw{2,1} % 第2层（输入层）到第3层（输出层）的权值
b3 = net.b{2} % 第3层（输出层）的阈值代码运行结果如下：
可以看到，网络的最终输出与我们的设置的初始值很相近，
说明网络的确是使用了我们的初始值进行训练的
以上就是如何自行设置BP的初始值了~
End
