bp神经网络matlab实例

以下是一个简单的基于BP神经网络的MATLAB实例：

% BP神经网络的实现

% 1. 加载数据
load iris_dataset.mat

% 2. 划分数据集
trainRatio = 0.7;
testRatio = 0.3;
valRatio = 0.0;
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(irisInputs,2),trainRatio,valRatio,testRatio);
trainInputs = irisInputs(:,trainInd);
trainTargets = irisTargets(:,trainInd);
valInputs = irisInputs(:,valInd);
valTargets = irisTargets(:,valInd);
testInputs = irisInputs(:,testInd);
testTargets = irisTargets(:,testInd);

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

% 4. 配置神经网络
net.divideParam.trainRatio = trainRatio;
net.divideParam.valRatio = valRatio;
net.divideParam.testRatio = testRatio;
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.lr = 0.01;

% 5. 训练神经网络
[net,tr] = train(net,trainInputs,trainTargets);

% 6. 测试神经网络
testOutputs = net(testInputs);
testPerformance = perform(net,testTargets,testOutputs);

% 7. 可视化结果
figure;
plotconfusion(testTargets,testOutputs);

这个实例使用了Iris数据集，划分了训练集、验证集和测试集，并且使用了一个包含10个隐藏层神经元和5个隐藏层神经元的两层前馈神经网络进行训练和测试。