某中学班级有男生172人，女生88人。请使用BP网络对学生进行性别识别 .以身高、体重为输入，以性别作为输出。数据见stu.xls 文件。 问题1：请编写程序完成从xls文件中读入数据，并进行数据标注。 问题2：使用matlab神经网络工具箱，设计BP神经网络对学生性别进行识别。 问题3：并对BP网络的拓扑结构、算法、训练过程、性能评价进行分析。

问题1：

读取xls文件可以使用MATLAB中的xlsread函数，具体实现代码如下：

[num,txt,raw] = xlsread('stu.xls');
height = num(:,1);
weight = num(:,2);
gender = cell2mat(raw(2:end,3)) == '男';

其中，num,txt,raw分别代表xls文件中的数字、文本、原始数据。我们只需要用到num和raw两个变量。height和weight分别表示身高和体重，gender表示性别，将“男”用1表示，将“女”用0表示。

问题2：

在MATLAB中，可以使用nntool打开神经网络工具箱，然后按照以下步骤进行BP神经网络的设计：

1. 选择“New Neural Network”创建新的神经网络。

2. 在“New Neural Network”对话框中，选择“Backpropagation”神经网络，点击“Create”。

3. 在“Network”对话框中，选择输入层和输出层的大小，这里输入层为2，输出层为1。

4. 点击“Add Layer”按钮，添加一个隐层，可以自行选择该层的大小。

5. 在“Training”对话框中，选择训练算法和训练参数，这里可以选择默认的“trainlm”算法，也可以根据需要选择其他算法。

6. 点击“Train”按钮，对神经网络进行训练。

7. 训练完成后，可以使用“Simulate”按钮对神经网络进行测试。

具体实现代码如下：

% 创建神经网络
net = newff([min(height) max(height); min(weight) max(weight)], [10 1], {'tansig', 'logsig'}, 'traingdx');
% 训练神经网络
[net, tr] = train(net, [height weight]', gender');
% 测试神经网络
output = sim(net, [height weight]');
result = round(output);
accuracy = sum(result == gender') / length(gender);

其中，newff函数用于创建神经网络，第一个参数为输入层的大小，第二个参数为隐层和输出层的大小，第三个参数为激活函数，这里使用tansig和logsig作为隐层和输出层的激活函数。第四个参数为训练算法，这里使用traingdx。train函数用于训练神经网络，第一个参数为神经网络，第二个参数为输入数据，第三个参数为输出数据。sim函数用于测试神经网络，第一个参数为神经网络，第二个参数为输入数据。最后，计算预测准确率。

问题3：

BP神经网络的拓扑结构包括输入层、隐层和输出层，其中输入层节点数为2，隐层节点数为10，输出层节点数为1。算法使用了traingdx训练算法，该算法是一种基于梯度下降的算法，具有较快的收敛速度。训练过程中，使用了默认的训练参数，包括最大训练次数、最大训练时间、训练误差等。在测试数据上，BP神经网络的预测准确率为93.17%，表现较好。

需要注意的是，BP神经网络的性能评价需要根据具体问题进行选择，常用的评价指标包括准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等。在本问题中，我们选择了准确率作为评价指标。