BP神经网络的MATLAB代码

根据提供的引用内容，可以看出该篇博客主要介绍了BP神经网络的训练和MATLAB代码实现。以下是一个简单的BP神经网络的MATLAB代码实现：

% 加载数据
load iris_dataset.mat

% 将数据集分为训练集和测试集
train_ratio = 0.7;
[trainInd,~,testInd] = dividerand(size(irisInputs,2),train_ratio,0,1-train_ratio);
trainInputs = irisInputs(:,trainInd);
trainTargets = irisTargets(:,trainInd);
testInputs = irisInputs(:,testInd);
testTargets = irisTargets(:,testInd);

% 创建神经网络
net = feedforwardnet([5,3]);

% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.lr = 0.01;

% 训练神经网络
[net,tr] = train(net,trainInputs,trainTargets);

% 测试神经网络
testOutputs = net(testInputs);
testTargets = testTargets;

% 计算误差
MAE = mae(testTargets - testOutputs);MSE = mse(testTargets - testOutputs);
MRSE = sqrt(MSE);

% 输出结果
disp(['MAE: ', num2str(MAE)]);
disp(['MSE: ', num2str(MSE)]);
disp(['MRSE: ', num2str(MRSE)]);

该代码实现了一个简单的BP神经网络，使用iris数据集进行训练和测试，并计算了MAE、MSE和MRSE三个误差指标。具体实现步骤如下：

1. 加载数据集iris_dataset.mat。
2. 将数据集分为训练集和测试集。
3. 创建一个BP神经网络，包含两个隐藏层，分别有5个和3个神经元。
4. 设置训练参数，包括训练轮数和学习率。
5. 使用训练集对神经网络进行训练。
6. 使用测试集对神经网络进行测试，并计算误差指标。
7. 输出误差指标。