MATLAB从入门到精通:搭建一个 简单的Bp神经网络(附代码)

本文介绍如何使用MATLAB从头构建一个简单的BP神经网络,包括数据集的构建、划分、归一化处理,以及网络的构建、训练和测试。通过一个1000列的随机数据集,训练神经网络学习大于等于0.5时输出1,否则输出-1的规则。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

01 | 构建数据集

构造一个1行1000列的一维矩阵,这1000个数全部都在(0,1)这个区间内。规定当某一列的数字大于等于0.5时,输出为1,否则输出-1。构造数据集的代码如下。

%% 构造数据集
inputDim=1;                                     %输入数据维数
inputNum=1000;                                  %输入数据个数 
P=rand(inputDim,inputNum);                      %输入数据
T=zeros(1,inputNum);                            %输出数据
for i=1:inputNum
    %如果大于等于0.5,即输出1,反之输出-1
    if P(i)>=0.5
        T(i)=1;
    else
        T(i)=-1;
    end
end

02 | 划分数据集

然后博主从这1000个数随机挑900进行训练,剩余的100个数用来测试训练结果的准确性。

%%  划分数据集
temp = randperm(inputNum);
P_train=P(:,temp(1:0.9*inputNum));
T_train=T(:,
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