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BP神经网络采用反向传播算法，在MATLAB环境中进行数据和代码的实现。

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简介：
包含着两千个数据样本，每一个样本都包含二十五个不同的因子。其中，首个因子用于标识样本所属的类别，并将其划分为四个等级（一至四类）。随后的二十四个因子则分别代表着该样本的具体特征。该数据集的处理需要借助MATLAB程序进行实现。

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    本项目介绍如何在MATLAB中使用反向传播算法实现一个多层感知器（MLP）神经网络，详细探讨了其训练过程和应用。 本段落介绍了一种使用Sigmoid激活函数的多层感知器前馈全连接神经网络实现方法，并采用带有弹性梯度下降、动量反向传播以及学习率降低选项的反向传播算法进行训练。当均方误差（MSE）达到零或达到了预设的最大迭代次数时，停止训练。 关于更多详细信息和结果讨论，请参阅作者博客文章中的相关部分。 网络配置参数如下： 1. 每个隐藏层中神经元的数量由变量nbrOfNeuronsInEachHiddenLayer表示。示例中有一个包含三个隐藏层的神经网络，其神经元数量分别为4、10 和 5；因此该变量设置为 [4, 10, 5]。 2. 输出层中的神经元数目通常等于类的数量，但也可以少于这个数值（≤ log2(nbrOfClasses)）。
     
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  • BP神经网络参数的MATLAB代码-Artificial_Neural_Network_BP_FC_MATLAB: BP算法在ANN中的应用...
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