BP神经网络matlab代码

以下是一个简单的基于BP神经网络的MATLAB代码示例：

% 准备训练数据
input_data = [0 0; 0 1; 1 0; 1 1];
output_data = [0; 1; 1; 0];

% 设置神经网络参数
hidden_layer_size = 3;
net = feedforwardnet(hidden_layer_size);
net.trainFcn = 'trainscg'; % 设置训练函数
net.trainParam.epochs = 1000; % 设置训练迭代次数

% 训练神经网络
[net,tr] = train(net,input_data',output_data');

% 预测结果
predicted_output = net(input_data');

% 绘制误差曲线
plotperform(tr)

% 输出预测结果
disp('Predicted Output:');
disp(predicted_output);

在这个示例中，我们使用了一个包含一个隐藏层的BP神经网络来解决异或逻辑门问题。我们使用了`trainscg`函数来进行训练，并设置了训练迭代次数为1000次。最终，我们通过神经网络预测了输入数据的输出，并绘制了误差曲线来评估模型的性能。