如何在BP神经网络中让MATLAB程序自动选择最佳的隐含层节点数，相关代码是什么？

在BP神经网络中选择最佳的隐含层节点数是一个常见的问题，通常可以通过交叉验证来解决。以下是使用MATLAB中的交叉验证实现选择最佳隐含层节点数的代码示例：

% 导入数据
load iris_dataset.mat

% 设置交叉验证参数
k = 5; % 交叉验证折数
hiddenLayerSizes = 1:10; % 隐含层节点数范围
trainFcn = 'trainlm'; % 训练函数

% 进行交叉验证
cv = cvpartition(size(irisInputs,2),'KFold',k);
mse = zeros(k,length(hiddenLayerSizes));
for i = 1:length(hiddenLayerSizes)
    for j = 1:k
        % 分割数据
        trainIdx = cv.training(j);
        testIdx = cv.test(j);
        trainInputs = irisInputs(:,trainIdx);
        trainTargets = irisTargets(:,trainIdx);
        testInputs = irisInputs(:,testIdx);
        testTargets = irisTargets(:,testIdx);
        % 训练神经网络
        net = patternnet(hiddenLayerSizes(i),trainFcn);
        net = train(net,trainInputs,trainTargets);
        % 计算MSE
        y = net(testInputs);
        e = gsubtract(testTargets,y);
        mse(j,i) = mean(e.^2);
    end
end

% 计算平均MSE
meanMSE = mean(mse,1);

% 找到最小MSE对应的隐含层节点数
[~,minIdx] = min(meanMSE);
bestHiddenLayerSize = hiddenLayerSizes(minIdx);

上述代码中，我们将数据集分为5组进行交叉验证，对于每个隐含层节点数，我们训练5个神经网络，并计算平均MSE。最终，我们选择具有最小平均MSE的隐含层节点数作为最佳节点数。

希望这可以帮助你解决问题！