Matlab语言和BP神经网络在高校图书馆藏书中的应用主要围绕着数据分析、算法模型构建以及预测未来图书需求等几个方面展开。在本篇论文中，Matlab语言被用来处理数据、建立模型和进行仿真，而BP神经网络则被应用于学习和存储输入输出模式映射关系。
Matlab语言作为一种高级计算机技术语言，它广泛应用于算法开发研究、数据可视化、数据分析以及数值计算。Matlab软件不仅包括矩阵运算、绘制函数和数据图像等常用功能，还能创建用户界面，并可调用其他计算机编写的程序。
BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层次前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能够学习存储大量的输入输出模式映射关系，不需要事先列举和描述这种映射关系的数学方程。这种特性使得BP神经网络在处理非线性问题和模式识别方面表现出色。
在高校图书馆的应用中，研究者收集了近十年来图书馆的藏书量数据，并通过Matlab软件与BP神经网络结合的方式进行了预测分析。研究者首先将数据整理成矩阵，并通过Matlab函数对数据进行了归一化处理，以便于网络模型的学习和训练。
在数据处理方面，研究者通过函数premnmx对输入数据矩阵进行归一化处理。然后，使用Matlab软件建立BP神经网络模型，并采用梯度下降法进行训练。在训练过程中，研究者设置了一系列的参数，如显示步数、学习率、训练步数、目标精度等，并使用train函数进行网络训练。
通过上述数据预处理、模型建立和训练，研究者实现了对2015年所需采购图书量的预测。这一过程不仅可以帮助图书馆工作人员合理规划经费支出，还能确保采购高质量的图书，进而加强图书馆建设，为教学和科研提供支持。
此外，这项技术应用还表明，通过Matlab和BP神经网络的结合，可以有效地处理复杂的数据分析任务，并在高校图书馆管理中发挥重要的辅助作用。此类分析不仅对图书馆藏书量的管理有直接的指导意义，还可以推广到其他需要大量数据分析支持的领域。
论文提到的应用不仅展现了Matlab与BP神经网络在图书馆藏书管理领域的具体实践，而且对于理解和掌握这两种技术的综合应用提供了重要的参考。通过这种跨学科的技术应用，也为其他专业领域的数据分析与预测提供了借鉴。
