BP神经网络matlab
时间: 2023-09-15 20:23:15 浏览: 86
BP神经网络(Back Propagation Neural Network)是一种常用的人工神经网络,由美国加州大学的Rumelhart和McClelland等人于1986年提出。BP神经网络具有自学习和自适应性能,能够用于模式识别、函数逼近、分类、预测等领域。
在Matlab中,可以通过Neural Network Toolbox来实现BP神经网络。以下是一个简单的示例,实现对一个二维的“异或”函数的拟合:
```matlab
% 生成训练数据
x = [-1 1 1 -1; -1 -1 1 1];
y = [-1 -1 1 1];
% 创建神经网络
net = feedforwardnet(10); % 10个隐层神经元
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用Levenberg-Marquardt算法训练
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口
% 训练神经网络
net = train(net, x, y);
% 测试神经网络
test_x = [-1 1; 1 -1];
test_y = net(test_x);
disp(test_y);
```
在上面的代码中,首先生成了训练数据x和对应的输出y。然后创建了一个包含10个隐层神经元的BP神经网络,并使用Levenberg-Marquardt算法进行训练。最后对测试数据进行测试,并输出结果。通过调整隐层神经元的个数,可以尝试提高神经网络的拟合能力。
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