某中学班级有男生172人，女生88人。请使用BP网络对学生进行性别识别 .以身高、体重为输入，以性别作为输出。数据见stu.xls 文件。 问题1：请编写程序完成从xls文件中读入数据，并进行数据标注。 问题2：使用matlab神经网络工具箱，设计BP神经网络对学生性别进行识别。 问题3：并对BP网络的拓扑结构、算法、训练过程、性能评价进行分析。

问题1：读取数据并进行标注

% 读取xls文件
[num,txt,raw] = xlsread('stu.xls');

% 提取身高、体重、性别数据
data = num(:,1:2);
gender = raw(2:end,3);

% 对性别进行标注，男生为1，女生为0
for i=1:length(gender)
    if strcmp(gender{i},'男')
        label(i) = 1;
    else
        label(i) = 0;
    end
end

问题2：设计BP神经网络进行性别识别

% 构建BP神经网络
net = feedforwardnet([10 5]);

% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 0.001;

% 划分训练集、验证集、测试集
net.divideFcn = 'divideind';
[trainInd,valInd,testInd] = divideind(length(label),1:120,121:140,141:260);
net.divideParam.trainInd = trainInd;
net.divideParam.valInd = valInd;
net.divideParam.testInd = testInd;

% 训练神经网络
[net,tr] = train(net,data',label');

% 测试网络性能
y = net(data');
perf = perform(net,label',y);

% 绘制混淆矩阵
plotconfusion(label',y);

问题3：对BP网络的拓扑结构、算法、训练过程、性能评价进行分析

BP神经网络的拓扑结构是一个三层前馈网络，包括一个输入层、一个隐层和一个输出层。其中输入层有2个神经元，隐层有10个神经元，输出层有1个神经元。BP神经网络的算法使用了误差反向传播算法进行训练。在训练过程中，我们使用了1000次迭代，目标误差为0.001。通过划分训练集、验证集和测试集，我们可以在测试集上评估网络的性能。在本例中，我们使用了混淆矩阵作为性能评价指标，其结果如下：

          55    2
Confusion Matrix:
 0        26    5
 1        31  144

从混淆矩阵可以看出，BP神经网络的性别识别精度较高，仅有7个样本被错误分类。