基于人工神经网络bp的分类器matlab程序

以下是一个基于人工神经网络BP算法的分类器Matlab程序的框架，你可以根据自己的需求进行修改和完善：

% 数据准备
load data.mat  % 加载数据集
train_data = data(:, 1:end-1);  % 提取训练数据
train_label = data(:, end);  % 提取训练标签
label_num = length(unique(train_label));  % 标签个数

% 参数设置
input_num = size(train_data, 2);  % 输入层神经元个数
hidden_num = 20;  % 隐藏层神经元个数
output_num = label_num;  % 输出层神经元个数
learn_rate = 0.1;  % 学习率
max_epoch = 1000;  % 最大迭代次数

% 网络初始化
w1 = randn(input_num, hidden_num);  % 输入层到隐藏层的权重
b1 = zeros(1, hidden_num);  % 隐藏层偏置
w2 = randn(hidden_num, output_num);  % 隐藏层到输出层的权重
b2 = zeros(1, output_num);  % 输出层偏置

% 训练网络
for epoch = 1:max_epoch
    % 前向传播
    hidden_output = sigmoid(train_data * w1 + b1);  % 隐藏层输出
    output = softmax(hidden_output * w2 + b2);  % 输出层输出
    
    % 计算损失
    loss = -sum(sum(log(output) .* (train_label == 1), 2));
    
    % 反向传播
    delta_output = output - train_label;
    delta_hidden = delta_output * w2' .* sigmoid_prime(hidden_output);
    w2 = w2 - learn_rate * hidden_output' * delta_output;
    b2 = b2 - learn_rate * sum(delta_output, 1);
    w1 = w1 - learn_rate * train_data' * delta_hidden;
    b1 = b1 - learn_rate * sum(delta_hidden, 1);
    
    % 打印训练进度
    if mod(epoch, 100) == 0
        fprintf('Epoch %d: loss = %f\n', epoch, loss);
    end
end

% 测试网络
test_data = load('test_data.mat');  % 加载测试数据集
test_output = softmax(sigmoid(test_data * w1 + b1) * w2 + b2);  % 预测结果
[~, test_label] = max(test_output, [], 2);  % 预测标签

其中，`sigmoid`和`softmax`分别是sigmoid函数和softmax函数，可以自行定义实现。`sigmoid_prime`是sigmoid函数的导数，也可以自行定义实现。`data.mat`是训练数据集，每行为一个样本，最后一列为样本的标签。`test_data.mat`是测试数据集，每行为一个样本，无标签。