matlab中BP神经网络 过拟合现象解决办法的matlab程序

以下是一个示例程序，演示了如何在 MATLAB 中使用 BP 神经网络解决过拟合问题：

% 加载数据集
load iris_dataset
X = irisInputs;
T = irisTargets;

% 划分数据集
[trainInd,valInd,testInd] = divideblock(size(X,2),0.7,0.15,0.15);
X_train = X(:,trainInd);
T_train = T(:,trainInd);
X_val = X(:,valInd);
T_val = T(:,valInd);
X_test = X(:,testInd);
T_test = T(:,testInd);

% 创建 BP 神经网络
net = feedforwardnet([10,5]);

% 设置训练参数
net.trainFcn = 'traingdx'; % 使用梯度下降算法进行训练
net.trainParam.epochs = 1000; % 最大训练次数
net.trainParam.goal = 0.01; % 训练目标误差
net.trainParam.lr = 0.1; % 学习率

% 设置正则化参数
net.performParam.regularization = 0.1;

% 设置 Dropout 参数
net.layers{1}.dither = 0.1;
net.layers{2}.dither = 0.1;

% 设置早停法参数
net.trainParam.max_fail = 20;

% 训练神经网络
[net,tr] = train(net,X_train,T_train,X_val,T_val);

% 测试神经网络
Y_test = net(X_test);
perf = perform(net,T_test,Y_test)

% 绘制误差曲线
plotperform(tr)

在上述示例代码中，我们使用了正则化、Dropout 和早停法等方法来防止 BP 神经网络的过拟合问题。具体来说，我们设置了正则化参数 `net.performParam.regularization`，Dropout 参数 `net.layers{1}.dither` 和 `net.layers{2}.dither`，以及早停法参数 `net.trainParam.max_fail`。在训练过程中，我们使用了梯度下降算法 `traingdx`，并设置了最大训练次数 `net.trainParam.epochs`、训练目标误差 `net.trainParam.goal` 和学习率 `net.trainParam.lr`。最后，我们绘制了误差曲线，以便于观察模型的训练效果。