BP神经网络，全称为Backpropagation Neural Network，是人工神经网络的一种典型模型，广泛应用于函数拟合、分类和预测等问题。Matlab作为一种强大的数学计算软件，提供了丰富的工具箱支持神经网络的建模与训练。本资源包含了一个用Matlab编写的BP神经网络函数拟合程序，可以帮助用户理解BP神经网络的工作原理并应用到实际问题中。
BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收原始数据，隐藏层进行非线性转换，输出层产生最终的预测结果。在Matlab中，可以使用`neuralnet`或`feedforwardnet`函数来创建网络结构，设置神经元数量和激活函数。
程序的核心部分是训练过程，这通常涉及前向传播和反向传播两个步骤。前向传播将输入数据通过网络传递，计算出输出值；反向传播则根据实际输出与期望输出的误差，调整网络权重，以减少误差。在Matlab中，可以使用`train`函数对网络进行训练，同时设置学习率、动量项等参数来优化学习过程。
描述中提到的简单程序可能包括以下关键步骤：
1. **数据准备**：将输入数据和目标数据组织成适当的数据结构，如矩阵或向量。
2. **网络构造**：定义网络结构，包括输入、隐藏和输出层的神经元数量，以及激活函数（如sigmoid或tanh）。
3. **网络训练**：使用`train`函数进行训练，期间可能会监控网络的性能指标，如误差变化趋势。
4. **网络测试**：使用训练好的网络对未见过的数据进行预测，评估其泛化能力。
5. **结果可视化**：绘制网络的训练曲线，如误差随时间的变化，或者预测结果与真实值的对比图。
在Matlab中，还可以利用`plot`系列函数绘制网络性能图表，使用`view`函数查看网络结构，以及`sim`函数进行网络仿真。对于更复杂的任务，可以引入正则化、早停等技术防止过拟合。
在压缩包内的文件"BP神经网络拟合函数的Matlab程序-网络基础文档类资源_1614789014"很可能是包含上述过程的完整代码，用户可以下载后运行并根据需要调整参数。同时，这个资源也可以作为学习神经网络的实践案例，帮助初学者理解BP算法的工作机制，并掌握Matlab在神经网络领域的应用。
BP神经网络在Matlab中的实现涉及到神经网络结构的设计、训练策略的选择以及性能评估等多个方面。通过理解并实践这个Matlab程序，用户能够深入理解神经网络的理论与应用，为进一步探索深度学习和机器学习打下坚实基础。
