matlab实现BP神经网络分类实例

好的，以下是一个简单的 MATLAB 实现 BP 神经网络分类的示例代码：

% 准备数据
load iris_dataset
inputs = irisInputs;
targets = irisTargets;

% 创建 BP 神经网络
hiddenLayerSize = 10;
net = patternnet(hiddenLayerSize);

% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.goal = 0.01;

% 训练 BP 神经网络
[net,tr] = train(net,inputs,targets);

% 使用 BP 神经网络进行分类
outputs = net(inputs);
classes = vec2ind(outputs);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(classes == vec2ind(targets)) / numel(targets)

% 绘制分类决策边界
plotpv(inputs,targets);
plotpc(net.IW{1},net.b{1});

这个示例使用鸢尾花数据集进行分类，创建了一个包含一个隐藏层的 BP 神经网络，并使用 `train` 函数进行训练。训练完成后，使用训练好的神经网络对数据集进行分类，并计算分类准确率。最后，使用 `plotpc` 函数绘制分类决策边界。