BP神经网络算法在MATLAB中的代码

BP神经网络算法在MATLAB中的代码大致如下：

1. 导入数据

首先，我们需要准备输入和输出数据，例如使用 `load` 命令加载数据集。

2. 初始化网络

接下来，我们需要定义网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数。我们还需要为权重和阈值赋初始值。

3. 训练网络

接下来，我们可以使用输入数据训练网络。这通常包括以下步骤：

- 前向传播：使用当前的权重和阈值，计算网络的输出。
- 计算误差：计算实际输出和期望输出之间的差异。
- 反向传播：使用反向传播算法，调整权重和阈值，使误差最小化。

这个过程可以重复进行多次，直到达到满意的精度为止。

4. 测试网络

最后，我们可以使用测试数据来评估网络的性能。我们可以使用前向传播算法，计算网络的输出，并比较它与期望输出之间的差异。

以下是一个简单的例子，演示了如何在MATLAB中使用BP