bp神经网络matlab实例
时间: 2023-08-31 07:09:28 浏览: 51
下面是一个简单的 MATLAB 实现的 BP 神经网络示例:
```matlab
% 训练数据
X = [0 0 1 1; 0 1 0 1];
Y = [0 1 1 0];
% 神经网络设置
hiddenSize = 2;
net = feedforwardnet(hiddenSize);
% 训练神经网络
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用 Levenberg-Marquardt 优化算法
net.trainParam.epochs = 1000; % 设置训练次数
net = train(net,X,Y); % 训练神经网络
% 测试神经网络
test_X = [0.5 0.5; 0.5 0.5];
test_Y = sim(net,test_X); % 使用训练好的神经网络预测输出
% 显示结果
disp(test_Y);
```
上述代码中,我们首先定义了一个 2x4 的训练数据矩阵 X 和一个 1x4 的输出矩阵 Y。然后,我们使用 `feedforwardnet` 函数创建了一个具有两个隐藏层节点的前馈神经网络,并使用 `trainlm` 优化算法对其进行训练。最后,我们使用训练好的神经网络对一个测试数据集进行预测,并将结果显示出来。
需要注意的是,该示例仅仅是一个简单的 BP 神经网络实现,实际应用中可能需要更加复杂的网络结构和优化算法来提高预测精度。
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