matlab编写bp神经网络

下面是一个基本的MATLAB代码，用于创建和训练一个简单的BP神经网络：

1. 创建网络结构

inputSize = 4; % 输入层大小
hiddenSize = 5; % 隐藏层大小
outputSize = 3; % 输出层大小
net = feedforwardnet(hiddenSize); % 创建前馈神经网络
net = configure(net, rand(inputSize,1), rand(outputSize,1)); % 配置网络

2. 设置网络参数

net.divideParam.trainRatio = 0.7; % 训练集比例
net.divideParam.valRatio = 0.15; % 验证集比例
net.divideParam.testRatio = 0.15; % 测试集比例
net.trainParam.lr = 0.1; % 学习率
net.trainParam.epochs = 1000; % 迭代次数
net.trainParam.goal = 0.01; % 训练误差目标

3. 准备数据集

load iris_dataset.mat % 载入数据集
inputs = irisInputs; % 输入数据
targets = irisTargets; % 目标数据

4. 训练网络

[net,tr] = train(net,inputs,targets); % 训练网络

5. 测试网络

outputs = net(inputs); % 使用训练好的网络进行预测

这是一个简单的示例，您可以根据您的具体应用程序进行修改和扩展。