MATLAB版BP神经网络算法实现与例程包（BP_matlab）

资 源 简 介

本项目提供完整的BP神经网络MATLAB实现，支持自定义网络结构与参数，包含标准前向/反向传播算法、多种激活函数及示例程序，适用于机器学习教学与实验。

详 情 说 明

BP神经网络算法MATLAB实现

项目介绍

本项目提供了一个完整的BP（反向传播）神经网络算法的MATLAB实现。包含从网络初始化、前向传播、反向传播到模型评估的全流程代码，支持分类和回归任务，具有高度可定制性和可视化功能。

功能特性

• 标准BP算法实现：完整实现前向传播和误差反向传播机制
• 灵活网络配置：支持自定义网络层数、各层神经元数量、学习率等参数
• 多种激活函数：提供sigmoid、tanh、ReLU等多种激活函数选择
• 训练模式可选：支持批量训练和在线训练两种模式
• 完整可视化：实时显示训练误差曲线、训练进度等可视化图表
• 数据预处理：内置数据归一化、标准化等预处理功能
• 模型评估：提供准确率、均方误差等多种评估指标计算

使用方法

基本使用流程

1. 准备训练数据和标签数据
2. 设置网络参数（层数、神经元数量、学习率等）
3. 运行主程序进行网络训练
4. 使用训练好的模型进行预测
5. 查看训练过程和模型评估结果

参数配置示例

% 网络结构配置 hidden_layers = [10, 5]; % 隐藏层神经元数量 learning_rate = 0.01; % 学习率 max_epochs = 1000; % 最大迭代次数 activation_func = 'sigmoid'; % 激活函数类型

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 需要安装MATLAB基础模块
• 推荐内存4GB以上

文件说明

主程序文件整合了神经网络的核心功能模块，包括网络参数的初始化设置、训练数据的加载与预处理、前向传播计算、误差反向传播更新权重、训练过程的实时监控与可视化展示、模型性能的评估分析以及预测功能的实现，为用户提供一站式的神经网络建模解决方案。