matlab BP神经网络

BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常见的人工神经网络，它通过反向传播算法（Backpropagation）学习，具有较好的分类和预测能力。

在MATLAB中，可以使用Neural Network Toolbox工具箱实现BP神经网络。下面是一个简单的BP神经网络的例子：

1. 准备数据集

首先需要准备数据集，包括输入数据和对应的输出数据。例如，训练一个简单的二分类器，数据集可以如下：

x = [0 0 1 1; 0 1 0 1];
t = [0 1 1 0];

其中，x表示输入数据，t表示对应的输出数据。这里的输入数据是一个2x4的矩阵，表示有两个输入变量，每个变量有4个样本。输出数据是一个1x4的矩阵，表示每个样本的分类结果。

2. 创建神经网络

使用neural network toolbox工具箱中的newff函数创建神经网络，指定输入层和输出层的大小，以及中间层的个数和神经元个数。

net = newff(x,t,[2,1],{'logsig','logsig'},'trainlm');

其中，[2,1]表示中间层有2个神经元，输出层有1个神经元。{'logsig','logsig'}表示使用logsig作为激活函数。

3. 训练神经网络

使用train函数对神经网络进行训练，指定训练次数和训练误差。

net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 1e-5;
net = train(net,x,t);

其中，epochs表示训练次数，goal表示训练误差。

4. 使用神经网络进行预测

使用sim函数对神经网络进行预测。

y = sim(net,x);

其中，y表示预测结果，是一个1x4的矩阵，表示每个样本的分类结果。

以上是一个简单的BP神经网络的例子，可以根据具体需求进行修改和扩展。