建立bp神经网络excle表格 sigmoid matlab 代码

建立BP神经网络需要进行以下几个步骤：

1. 数据准备：准备训练数据和测试数据，确保数据的标签（输出）是数值型。

2. 网络结构设计：确定输入层、隐藏层和输出层的节点数，以及每个节点的初始权重值。

3. 激活函数选择：常用的激活函数有sigmoid、tanh、ReLU等，这里我们选择sigmoid作为激活函数。

4. 前向传播：将输入信号送入网络，通过一系列的运算得到输出结果。

5. 反向传播：根据输出结果与实际标签之间的误差，按照一定的规则更新权重值。

以下是使用Matlab实现BP神经网络的代码：

1. 准备数据

假设我们有一组训练数据X_train和对应的标签y_train，以及一组测试数据X_test和对应的标签y_test。

X_train = [0.1 0.2 0.3; 0.4 0.5 0.6; 0.7 0.8 0.9];
y_train = [0.4; 0.7; 1.0];

X_test = [0.15 0.25 0.35; 0.45 0.55 0.65; 0.75 0.85 0.95];
y_test = [0.5; 0.8; 1.1];

2. 网络结构设计

假设我们使用一个含有一个隐藏层的三层神经网络，并且每层的节点数分别为3、4和1。

inputSize = size(X_train, 2);
hiddenSize = 4;
outputSize = 1;

W1 = rand(inputSize, hiddenSize);
W2 = rand(hiddenSize, outputSize);

3. 激活函数选择

我们选择sigmoid作为激活函数。

sigmoid = @(x) 1./(1+exp(-x));

4. 前向传播

% 输入层到隐藏层
z2 = X_train * W1;
a2 = sigmoid(z2);

% 隐藏层到输出层
z3 = a2 * W2;
y_pred = sigmoid(z3);

5. 反向传播

% 计算输出误差
delta3 = (y_pred - y_train) .* y_pred .* (1 - y_pred);

% 计算隐藏层误差
delta2 = delta3 * W2' .* a2 .* (1 - a2);

% 更新权重值
dW2 = a2' * delta3;
dW1 = X_train' * delta2;

W2 = W2 - learningRate * dW2;
W1 = W1 - learningRate * dW1;

其中，learningRate是学习率，用于调整权重更新的步长。