BP神经网络算法的MATLAB程序。

简介：
BP神经网络是一种前向网络，它通过误差反向传播算法对网络结构进行训练，并且因其简洁的架构和强大的可塑性而备受关注。在本次实验中，我们选取了包含三层的BP神经网络（其中隐层为单层），用于逼近目标函数。具体而言，该网络采用单输入单输出的配置，隐层设置了七个神经元单元，并设定了0.1作为预设精度要求，同时将学习率设置为0.1，并设置循环次数为5000次。计算过程将在循环次数达到或结果满足预设精度要求时终止。为了实现最佳性能，我们选择了双曲函数作为激活函数，并采用了梯度下降法来更新权重。 经过输入数据的传递，神经元的激活值会从输入层依次经由各中间层最终传递到输出层。输出层的神经元接收到网络处理后的输入信号。随后，根据减少目标输出与实际输出之间的误差方向，从输出层开始，逐层反向传播至输入层，从而对连接权值进行持续的修正。随着误差逆向传播和修正过程的不断进行，网络的对输入响应的准确性也将逐步提高和提升。