【神经网络】BP算法解决XOR异或问题MATLAB版

好的，这是一个经典的神经网络问题，我可以为您提供MATLAB代码解决方案。

首先，我们需要创建一个有两个输入，两个隐藏层神经元和一个输出的神经网络。代码如下：

net = feedforwardnet([2 2 1]);

接下来，我们需要生成训练数据。XOR问题的训练数据有四个样本，每个样本有两个输入和一个输出，其中输出为1表示两个输入不同，输出为0表示两个输入相同。代码如下：

p = [0 0 1 1; 0 1 0 1];
t = [0 1 1 0];

我们使用反向传播算法（BP）来训练神经网络。代码如下：

net.trainFcn = 'traingd'; % 使用梯度下降算法
net.trainParam.lr = 0.1; % 学习率
net.trainParam.epochs = 10000; % 迭代次数
net.trainParam.goal = 1e-5; % 目标误差
net = train(net, p, t);

最后，我们可以使用训练好的神经网络进行预测。代码如下：

y = net(p);

完整代码如下：

net = feedforwardnet([2 2 1]);

p = [0 0 1 1; 0 1 0 1];
t = [0 1 1 0];

net.trainFcn = 'traingd';
net.trainParam.lr = 0.1;
net.trainParam.epochs = 10000;
net.trainParam.goal = 1e-5;
net = train(net, p, t);

y = net(p);

希望能够帮到您！