bp神经网络mworks原代码

### BP神经网络在MWorks中的源代码实现

BP神经网络是一种经典的前馈型网络，在多个领域有着广泛应用。为了实现在MWorks环境下的BP神经网络，通常会遵循特定的设计模式和编程实践。

下面是一个简单的BP神经网络的Python实现示例，假设此代码可以在支持Python脚本执行的MWorks环境中运行：

import numpy as np

class BPNNet:
    def __init__(self, input_size, hidden_sizes, output_size):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_sizes = hidden_sizes
        self.output_size = output_size
        
        # 初始化权重矩阵
        self.weights_input_hidden = np.random.randn(input_size, hidden_sizes)
        self.weights_hidden_output = np.random.randn(hidden_sizes, output_size)

    def sigmoid(self, z):
        return 1 / (1 + np.exp(-z))

    def forward(self, X):
        # 前向传播过程
        self.z_hidden = np.dot(X, self.weights_input_hidden)
        self.a_hidden = self.sigmoid(self.z_hidden)

        self.z_output = np.dot(self.a_hidden, self.weights_hidden_output)
        a_output = self.sigmoid(self.z_output)
        
        return a_output
    
    def backward(self, X, y, learning_rate=0.5):
        # 反向传播更新权重
        error_term = (y - self.forward(X)) * (self.forward(X) * (1 - self.forward(X)))
        
        del_w_h_o = np.dot(self.a_hidden.T, error_term)
        del_w_i_h = np.dot(X.T,
                           np.dot(error_term, self.weights_hidden_output.T) *
                           (self.a_hidden * (1 - self.a_hidden)))

        # 更新权重
        self.weights_hidden_output += learning_rate * del_w_h_o
        self.weights_input_hidden += learning_rate * del_w_i_h

def train_bpnn(bpnet, inputs, targets, epochs=1000):
    for epoch in range(epochs):
        bpnet.backward(inputs, targets)

# 创建一个两层隐藏层大小为3的BP神经网络实例
bpn_net = BPNNet(input_size=2, hidden_sizes=3, output_size=1)

# 训练数据集定义
inputs = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
targets = np.array([0, 1, 1, 0])

train_bpnn(bpn_net, inputs, targets)

上述代码展示了如何构建一个基本的BP神经网络类`BPNNet`以及训练函数`train_bpnn`[^1]。需要注意的是，这段代码只是一个简化版本，并未完全覆盖所有细节；实际应用中可能还需要考虑更多因素如正则化项、动量因子等优化措施。

对于更复杂的场景或者更高效率的需求，建议查阅官方文档获取最新的API接口说明和支持特性介绍，以便充分利用MWorks平台的优势进行开发工作。