BP全连接神经网络matlab

BP全连接神经网络是一种常见的神经网络模型，用于解决各种问题，如分类、回归和模式识别等。在Matlab中，可以使用Neural Network Toolbox来构建和训练BP全连接神经网络。

要构建BP全连接神经网络，需要使用以下步骤：
1. 准备数据集：将输入和输出数据整理成合适的格式，并将其分为训练集、验证集和测试集。
2. 创建网络对象：使用`feedforwardnet`函数创建一个全连接神经网络对象，可以指定隐藏层的大小和激活函数等参数。
3. 配置网络：使用`configure`方法设置网络的属性，如学习率、训练算法和性能函数等。
4. 训练网络：使用`train`方法对网络进行训练，传入训练集和目标输出。
5. 评估网络：使用验证集或测试集评估网络的性能，可以使用`sim`方法计算网络的输出。
6. 使用网络：使用已训练好的网络对新的输入数据进行预测。