MATLAB实现BP神经网络逼近1/x函数：训练与测试

"BP神经网络逼近是一种基于误差反向传播算法的深度学习模型，用于解决非线性函数拟合问题。在给定的MATLAB程序中，目标是训练一个BP神经网络来逼近函数y = 1/x。程序的主要流程包括初始化权重（wjk和vij）、前向传播计算网络输出、计算误差、反向传播更新权重以及测试模型性能。 1. 定义参数：程序首先设定神经元个数（q）、最大训练次数（max_epoch）、期望误差最小值（err_goal）、学习率（alpha）等关键参数，这些参数对于神经网络的学习过程至关重要。 2. 数据准备：通过创建X和D变量，分别表示输入样本和期望输出，这里用的是均匀分布的1到10之间的数值，期望输出则是对应的倒数。矩阵操作`[m,n] = size(X)`用于获取输入数据的维度。 3. 前向传播：通过一系列矩阵运算，包括隐层的净输入（NETj）、隐层输出（Yj）、输出层的净输入（NETk）和输出（Ok），计算神经网络的预测结果。误差函数`e`通过计算目标值与预测值的差的平方和来衡量。 4. 反向传播：当误差超过预设的err_goal时，执行反向传播过程，根据链式法则调整权重。输出层的权重通过`wjk`更新，隐含层权重通过`vij`更新。这个过程持续到达到期望误差或达到最大训练次数。 5. 测试与评估：程序还提供了一个测试阶段，使用新的输入Xx和期望输出D1（同样是对1/x函数的值）来检验模型在未见过的数据上的表现，并绘制相关图形，以便观察训练效果。 这段代码展示了如何使用BP神经网络逼近非线性函数，通过迭代优化权重来逼近真实函数，体现了BP神经网络的强大适应性和泛化能力。它也展示了神经网络训练的基本流程，包括输入处理、误差计算和权重更新，这些都是深入理解神经网络的重要组成部分。"