【老生谈算法】matlab实现BP神经网络算法.doc

【老生谈算法】matlab实现BP神经网络算法.doc 本文旨在探讨基于MATLAB的BP（反向传播）神经网络的实现与应用。首先，我们将简要介绍神经网络和BP算法的基本原理。然后，我们将详细描述如何在MATLAB中实现BP神经网络，并通过实例展示其应用。最后，我们将对实验结果进行分析，并讨论BP神经网络在实际应用中的优缺点。 人工神经网络（ANN）是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，具有较强的自学习、自组织和适应性能力。BP神经网络是一种典型的多层前馈神经网络，通过反向传播算法进行训练，具有良好的分类和预测性能。MATLAB作为一款功能强大的数学软件，为神经网络的实现提供了便利。 2、神经网络与BP算法原理 神经网络由大量神经元相互连接而成，每个神经元接收输入信号并产生输出信号。BP算法是一种监督学习算法，通过计算输出层与期望输出之间的误差，反向传播误差来调整网络权重，从而使网络输出逐渐逼近期望输出。