bp神经网络分类matlab

在MATLAB中，可以使用BP神经网络进行分类任务。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用BP神经网络对数据集进行分类：

% 准备数据
load fisheriris.mat
inputs = meas'; % 输入数据
targets = zeros(3, size(species, 1)); % 目标数据
for i = 1:size(species, 1)
    if strcmp(species{i}, 'setosa')
        targets(1, i) = 1;
    elseif strcmp(species{i}, 'versicolor')
        targets(2, i) = 1;
    elseif strcmp(species{i}, 'virginica')
        targets(3, i) = 1;
    end
end

% 创建并训练BP神经网络
net = feedforwardnet(10); % 创建一个有10个隐藏层节点的网络
net = train(net, inputs, targets); % 训练网络

% 使用训练好的网络进行分类
outputs = net(inputs);

% 对每个样本输出进行后处理，将最大值位置作为分类结果
[~, predicted_labels] = max(outputs);

% 显示分类结果
disp('Predicted labels:');
disp(predicted_labels');

在这个示例中，我们使用了鸢尾花数据集进行分类。首先，我们准备了输入数据 `inputs` 和目标数据 `targets`。然后，我们创建了一个具有10个隐藏层节点的BP神经网络，并使用 `train` 函数对其进行训练。训练完成后，我们使用训练好的网络对输入数据进行分类，并将分类结果存储在 `predicted_labels` 中。最后，我们将分类结果显示出来。

你可以根据自己的数据集和需求修改代码中的部分，以适应不同的分类任务。