MATLAB 2016b 神经网络工具箱 BP 网络实现

MATLAB 2016b–神经网络工具箱中BP网络的实现

在工作过程中积累的成果，希望能够对大家有所帮助。

下一篇专门讲解了MATLAB 2016b–神经网络工具箱中图形用户界面的使用。

这一篇文章将介绍如何利用神经网络工具箱中的各种函数（包括BP网络创建函数、传递函数以及训练函数等）来实现编程目标。

我采用的是MATLAB 2016b版本，并新增了一些网络功能并对老版的一些功能进行了优化调整。

1．BP神经网络基本函数

基于BP神经网络的实现研究中发现

（1）新建函数feedforwardnet

功能 ：建立一个基于BP算法的神经网络模型。
调用格式 ：通过 feedforwardnet 函数初始化神经网络结构；该函数可接受两种形式调用方式：

• 基于默认参数：net = feedforwardnet
• 自定义参数：net = feedforwardnet(hiddenSizes, trainFun)
  其中 hiddenSizes 代表各隐藏层神经元数量的行向量，默认设置为10个神经元每层；trainFun 表示反向传播训练函数（可选）。
  参数说明 ：hiddenSizes 代表各隐藏层神经元数量的行向量，默认设置为10个神经元每层；trainFun 表示反向传播训练函数（可选）。