matlab实现二元函数BP网络,m文件实现bp神经网络逼近二元函数

可以参考以下的 Matlab 代码实现：

% 训练数据
x = [-1 -1; -1 1; 1 -1; 1 1];
y = [0; 1; 1; 0];

% 构建神经网络
net = feedforwardnet([5, 1]); % 两层网络，隐藏层 5 个神经元，输出层 1 个神经元
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用 Levenberg-Marquardt 算法进行训练
net.trainParam.epochs = 10000; % 设置迭代次数为 10000
net.trainParam.goal = 1e-5; % 设置训练目标误差为 1e-5

% 训练神经网络
net = train(net, x', y');

% 测试神经网络
test_x = [-1 -1; -1 1; 1 -1; 1 1];
test_y = net(test_x');

% 绘制拟合曲线
scatter3(x(:,1), x(:,2), y, 'filled');
hold on;
x1 = -1:0.1:1;
x2 = -1:0.1:1;
[X1, X2] = meshgrid(x1, x2);
Y = zeros(size(X1));
for i = 1:size(X1, 1)
    for j = 1:size(X2, 2)
        Y(i, j) = net([X1(i,j); X2(i,j)]');
    end
end
surf(X1, X2, Y);
hold off;

其中，`x` 表示输入数据，`y` 表示对应的输出数据。`feedforwardnet` 函数用来构建神经网络，`train` 函数用来训练神经网络，`net` 表示训练完成的神经网络，`test_x` 表示测试数据，`test_y` 表示对应的输出数据。最后，使用 `surf` 函数绘制拟合曲线。