MATLAB实现BP神经网络学习算法详解与步骤

本文详细介绍了BP神经网络学习算法在MATLAB中的实现方法，首先介绍了MATLAB中用于构建BP神经网络的关键函数，如`newff()`用于生成前馈型BP网络，`tansig()`和`logsig()`分别提供了双曲正切S型和对数S型的激活函数，而`traingd()`则是用于梯度下降法的BP训练函数。 文章的核心内容围绕BP神经网络模型展开，包括其历史背景，由Rumelhart和McClelland在1985年提出的误差反向传播算法。BP网络通常包含输入层、隐含层和输出层，通过S型激活函数如双曲正切函数确保网络的可导性。学习过程强调了输出层误差的反向传播机制，即根据输出与期望输出的差距，从输出层开始逆向调整权重，通过各层单元的误差信号来优化权重值，直至网络输出接近期望输出。 标准的学习算法涉及导师学习，即网络通过接收外部输入样本并逐步调整权重以减小输出误差。学习过程分为正向传播和误差反向传播两个阶段：正向传播时，输入信号经过各层直至输出；当实际输出与期望不符时，进入反向传播，通过计算各层误差并分配给相应单元，然后调整权重值，直到网络性能达到预设阈值。 总结来说，本文不仅介绍了BP神经网络的基本结构，还深入剖析了其在MATLAB中的具体实现细节，以及学习算法背后的理论基础和操作流程，对于理解和应用BP神经网络具有重要的指导意义。