借助MATLAB软件构建神BP经网络模型，选用feedforwardnet函数创建一个前馈神经网络。传递函数分别选用对数S型和线性传递函数；训练函数 选用trainlm函数；最小误差设定为0.0001；最大循环次数为1000次；学习效率为0.5。

你可以按照以下步骤在MATLAB中构建一个使用feedforwardnet函数创建的前馈神经网络模型，其中传递函数选用对数S型和线性传递函数，训练函数选用trainlm函数，最小误差设定为0.0001，最大循环次数为1000次，学习效率为0.5。

首先，创建一个前馈神经网络模型对象：

net = feedforwardnet();

然后，设置传递函数为对数S型和线性传递函数：

net.layers{1}.transferFcn = 'logsig';
net.layers{2}.transferFcn = 'purelin';

接下来，设置训练函数为trainlm，最小误差为0.0001，最大循环次数为1000次，学习效率为0.5：

net.trainFcn = 'trainlm';
net.performParam.goal = 0.0001;
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.lr = 0.5;

最后，使用train函数训练神经网络模型：

net = train(net, inputs, targets);

其中`inputs`是输入数据，`targets`是目标数据。

这样就完成了使用MATLAB软件构建神经网络模型的过程。请根据你的具体数据和需求替换相应的输入和目标数据，并进行训练。