BP神经网络

资 源 简 介

BP神经网络

详 情 说 明

BP神经网络是一种广泛应用的多层前馈神经网络，以其强大的非线性映射能力在模式识别、函数逼近等领域发挥重要作用。Matlab的神经网络工具箱(NNbox)中提供了便捷的newff函数来快速构建BP网络模型。

通过newff函数可以灵活配置网络的关键参数，包括网络层数、每层神经元数量以及各层使用的传递函数。值得注意的是，虽然理论上BP网络可以包含多个隐层，但研究证明仅含有一个隐层的双层网络结构（即输入层-隐层-输出层）就足以实现任意复杂的非线性映射功能，前提是对隐层节点数不做限制。

这种结构简化了网络设计过程，使得开发者无需纠结于隐层数量的选择，只需关注如何确定合适的隐层节点数来满足具体问题的需求。在实际应用中，双层BP网络既能保证模型的学习能力，又能避免过深的网络结构带来的训练困难问题。