三层BP神经网络的详细程序

资 源 简 介

三层BP神经网络的详细程序

详 情 说 明

BP神经网络是机器学习中经典的前馈型网络结构，特别适合解决非线性分类和回归问题。以下描述如何在MATLAB中构建完整的三层BP网络（输入层-隐含层-输出层）及其核心实现逻辑：

网络初始化 需确定输入/输出节点数（根据数据特征维度）、隐含层神经元数量（通常通过经验公式或试验确定）。使用`newff`函数创建网络对象时，需指定各层传递函数（如隐含层用tansig、输出层用purelin），并设置训练算法（如traingdx带动量的梯度下降）。

数据预处理 输入数据需进行归一化（如mapminmax函数）到[-1,1]区间，避免量纲差异导致训练震荡。将数据集拆分为训练集、验证集和测试集（建议比例7:2:1）。

关键参数配置 通过`net.trainParam`设置最大迭代次数(epochs)、误差目标(goal)、学习率(lr)和动量因子(mc)。注意学习率过大会导致震荡，过小则收敛慢。

训练过程 调用`train`函数时，网络自动执行前向传播计算输出误差，再通过反向传播调整权值。每次迭代会显示当前误差，可通过误差曲线判断是否出现过拟合（验证集误差上升时需早停）。

结果验证 用sim函数对测试集预测，通过混淆矩阵（分类问题）或均方误差（回归问题）评估性能。可可视化决策边界或预测曲线观察拟合效果。

扩展思考 隐含层节点数可通过试错法或公式sqrt(n+m)+a确定（n,m为输入输出节点数，a为1-10常数） 采用L2正则化(net.performParam.regularization)防止过拟合 使用贝叶斯正则化训练算法(trainbr)可自动优化权重衰减系数