用matlab帮我写一段代码，要求：bp神经网络最大训练次数设置为1，然后循环50次，循环中调取网络权重，若权重下降则更新网络，若权重没有下降则用权重最小的网络继续循环

### 回答1：

首先定义变量num为1，循环50次：for i=1:50
训练BP神经网络，最大训练次数num
调取网络权重
若权重下降：
num = num + 1;
更新网络
若权重没有下降：
用权重最小的网络继续循环
end

### 回答2：
在MATLAB中编写一个循环50次，同时设置BP神经网络的最大训练次数为1，并且在每次循环中判断网络权重是否下降，如果下降则更新网络，如果权重没有下降，则使用权重最小的网络继续循环，可以使用以下代码实现：

min_weights = []; % 用于保存权重最小的网络的权重值
min_loss = inf; % 权重最小的网络的损失值初始化为无穷大

for i = 1:50
    net = train(net, inputs, targets); % 在此处进行BP神经网络的训练（train函数用于训练）
    weights = getwb(net); % 获得当前网络的权重值
    
    if i == 1
        min_weights = weights; % 将第一次训练的权重值保存为初始最小值
    else
        if net.trainParam.best_tperf < min_loss % 比较当前训练的损失值与最小损失值
            min_weights = weights; % 若当前损失值更小，则更新最小权重值
            min_loss = net.trainParam.best_tperf; % 更新最小的损失值
        end
    end
    
    % 在此进行权重下降判断和网络更新的操作
    
    if net.trainParam.goal == 0 % 若网络的目标误差为0，则权重没有下降，使用权重最小的网络继续循环
        setwb(net,min_weights); % 使用权重最小的网络的权重值
    end
end

代码中的`train`函数用于训练BP神经网络，`getwb`函数用于获得当前网络的权重值，`getwb`函数用于设置网络的权重值。你需要根据你具体的网络结构和训练数据进行相应的修改。

### 回答3：
以下是使用MATLAB编写的代码段，用于实现BP神经网络的训练和权重更新。代码中将BP神经网络的最大训练次数设置为1，然后进行50次循环。在每次循环中，通过比较权重的下降情况来决定是否更新网络。

% 假设你已经定义了输入数据input和目标输出数据target

% 初始化最小权重和网络
minWeight = Inf;
bestNetwork = [];

for i = 1:50
    % 创建和训练BP神经网络
    net = feedforwardnet(10, 'trainlm');
    net.trainParam.epochs = 1; % 设置最大训练次数为1
    net = train(net, input, target);
    
    % 调取网络权重
    weights = getwb(net);
    
    % 备份之前的网络权重和最小权重
    prevWeights = weights;
    prevMinWeight = minWeight;
    
    % 若权重下降则更新网络
    if minWeight > norm(weights)
        minWeight = norm(weights);
        bestNetwork = net;
        
        disp(['第', num2str(i), '次训练权重下降，最小权重更新！']);
    else
        disp(['第', num2str(i), '次训练权重没有下降，使用权重最小的网络继续循环。']);
    end
    
    % 终止条件：连续2次权重没有下降时结束训练
    if i > 1 && prevMinWeight == minWeight
        disp('连续2次权重没有下降，结束训练。');
        break;
    end
end

% 打印结果
disp('训练结束！权重最小的网络权重为：');
disp(minWeight);
disp('权重最小的网络：');
disp(bestNetwork);