采用BP网络逼近非线性对象y(k)=(u(k-1)-0.9y(k-1))/(1+y^2(k-1))写出MATLAB代码

在MATLAB中，你可以使用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）中的基本函数，比如`feedforwardnet`和`train`来构建和训练一个BP（Backpropagation，反向传播）网络来逼近这个非线性函数。这里是一个简单的例子：

% 定义输入和目标数据 (假设我们已经有了u(k)和y(k-1)的数据)
data = [u的历史数据, y的历史数据 - 0.9*y的历史数据]; % 假设u(k-1)放在第一列，y(k-1)放在第二列
target = data(:, 2)./((1 + data(:, 2).^2)); % 目标值

% 创建BP网络模型
net = feedforwardnet(1); % 一个隐藏层的网络，隐含节点数为1（可以调整）

% 设定训练选项
options = trainingOptions('trainscg', ... % 使用梯度下降法训练
    'MaxEpochs', 100, ... % 设置最大迭代次数
    'L2Regularization', 0.01, ... % 正则化防止过拟合
    'Shuffle', 'every-epoch'); % 每次迭代前随机排序数据

% 训练网络
net = train(net, data', target', options);

% 现在你可以用net对新的u(k-1)预测y(k)
u_new = u的新数据; % 新的u值
y_pred = net(u_new - 0.9*y_new); % 预测y值，假设y_new已经预处理了