matlab实现多输入BP神经网络

MATLAB实现多输入BP神经网络可以分为以下步骤：

1. 准备数据：准备输入和输出数据，通常需要对数据进行归一化或标准化处理。

2. 创建神经网络：在MATLAB中使用newff函数创建一个多输入的BP神经网络。需要指定神经网络的输入层数、输出层数、隐藏层数、每层神经元个数、训练算法等参数。

3. 训练神经网络：使用train函数对神经网络进行训练，需要指定训练数据、目标输出、训练次数等参数。

4. 测试神经网络：使用sim函数对已经训练好的神经网络进行测试，需要指定测试数据。

以下是MATLAB代码示例：

% 准备数据
input = [0.1 0.2 0.3; 0.4 0.5 0.6];
output = [0.4 0.5; 0.7 0.8];

% 创建神经网络
net = newff(input, output, , {'logsig', 'purelin'}, 'traingd');

% 训练神经网络
net = train(net, input, output);

% 测试神经网络
testInput = [0.7 0.8 0.9; 0.2 0.3 0.4];
testOutput = sim(net, testInput);

% 显示测试结果
disp(testOutput);

% 相关问题：
1. BP神经网络是什么？
2. 如何选择BP神经网络的训练算法？
3. BP神经网络有哪些应用场景？