主要内容BP神经网络通常是指基于误差反向传播算法(BP算法)的多层前向神经网络。该网络的主要特点是信号向前传递，误差反向传播。向前传递中，输入信号从输入层经隐含层逐层处理，直至输出层。每一层的神经元状态只影响到下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，根据预测误差调整网络权值和阈值，从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出。神经网络的MATLAB实现神经网络的MATLAB实现神经网络的MATLAB实现神经网络的MATLAB实现神经网络的MATLAB实现神经网络的MATLAB实现神经网络的MATLAB实现神经网络的MATLAB实现神经网络的MATLAB实现神经网络的MATLAB实现神经网络的MATLAB实现神经网络的MATLAB实现神经网络的MATLAB实现神经网络的MATLAB实现newff学习算法利用已知的”输入—目标”样本向量数据对网络进行训练,采用train函数来完成.训练之前,对训练参数进行设置网络层数隐层的节点数采用动量梯度下降算法训练BP网络.训练样本目标线神经网络的MATLAB实现神经网络的MATLAB实现神经网络的MATLAB实现神经网络的MATLAB实现神经网络的MATLAB实现利用已知的”输入—目标”样本向量数据对网络进行训练,采用train函数来完成.训练之前,对训练参数进行设置