bp神经网络matlab程序使用反向传播算法

反向传播算法是一种用于训练神经网络的常用算法，用于更新网络中的权重和偏差值。在使用MATLAB进行BP神经网络程序设计时，需要以下步骤：

1.数据准备：首先，需要准备输入和输出数据。输入数据为网络的训练样本，输出数据为对应的目标值。

2.网络结构设计：确定神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数目与连接方式。

3.初始化权重和偏差值：使用随机数或指定初始值进行权重和偏差值的初始化。

4.前向传播过程：将训练样本输入网络，通过计算得到输出值，以评估网络的性能。

5.计算误差：将网络的输出值与目标值进行比较，计算误差值。

6.反向传播调整权重和偏差值：通过计算误差对网络中的权重和偏差值进行调整。这里需要使用梯度下降方法，即根据误差值的负梯度方向调整权重和偏差值。

7.重复步骤4-6：将训练样本传入网络并调整权重和偏差值，重复进行，直到网络的性能满足要求。

8.测试网络性能：使用测试数据对网络进行评估，验证网络的性能是否达到预期要求。

以上就是使用反向传播算法进行BP神经网络程序设计的一般步骤。在MATLAB中，可以利用现有的神经网络工具箱实现反向传播算法，通过调用相关函数进行网络的训练和测试。另外，MATLAB还提供了丰富的绘图和可视化工具，可以方便地查看网络的性能曲线和结果分析，方便评估网络的训练效果。