MATLAB BP 神经网络代码

资 源 简 介

MATLAB BP 神经网络代码

详 情 说 明

BP神经网络是一种经典的前馈神经网络模型，在MATLAB中实现时需要考虑几个关键因素。首先在阈值选取方面，该系统采用了自适应调整策略，能够根据训练数据的分布动态优化激活函数的阈值范围，避免陷入局部最优。对于输入数据的归一化处理也直接影响着神经网络的收敛速度。

在隐含层设计上，该系统采用了经验公式与试错法相结合的方式确定最佳神经元数量。通常隐含层节点数会取输入层和输出层节点数的几何平均数，同时加入一定的浮动空间进行微调。网络采用Sigmoid作为激活函数时需要注意防止梯度消失问题，合理设置学习率衰减策略。

训练过程中采用误差反向传播算法时，加入了动量因子来平滑权重更新过程，有效抑制震荡。系统还实现了早停机制，当验证集误差连续多次不再下降时自动终止训练，防止过拟合。完整的实现包含数据预处理、网络初始化、前向传播、误差计算和权重更新等标准模块，适合作为机器学习入门项目。

这套代码特别适合处理中小规模的非线性分类和回归问题，在工程预测、信号处理等领域有广泛应用价值。通过调整网络结构和超参数，可以进一步优化模型性能。