BP神经网络实验报告.doc

BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种多层前馈神经网络，广泛应用于函数逼近、分类、数据挖掘和模式识别等领域。MATLAB中的神经网络工具箱为BP神经网络的实现提供了便利，使得用户可以更容易地进行编程和模拟实验。 实验报告详细介绍了BP神经网络的原理和实现过程。报告指出传统感知器和线性神经网络在解决线性不可分问题上存在缺陷，而BP网络则拥有更好的泛化能力、容错能力和非线性映射能力，因此成为应用最广泛的神经网络之一。BP算法的核心思想是通过信号的正向传播和误差的反向传递两个阶段来训练网络，不断迭代，直到信号误差达到允许范围之内。 在数学描述方面，报告给出了三层BP前馈网络的数学模型，包括输入向量、隐层输入向量、输出层输出向量和期望输出向量的表示方法。权值矩阵V和W分别表示输入层到隐层、隐层到输出层之间的连接权重。报告还分析了输出层和隐层的数学关系，以及在输出与期望不一致时的输出误差E的定义和数学展开。 BP算法中，误差E是权值W和V的函数，调整权值是通过误差的负梯度来进行的，其调整量与学习速率成正比。学习速率是训练过程中非常重要的参数，它反映了权值更新的速度和方向。报告还提到了输出层和隐层误差信号的传递和计算方法，这些都是网络训练中的核心环节。 报告通过具体的MATLAB程序代码，演示了如何使用newff函数创建BP网络，并设置网络参数进行训练。代码中还涉及到如何使用sim函数进行网络仿真，并通过绘图展示逼近结果。 通过本实验，学生不仅能够熟悉MATLAB神经网络工具箱的使用，还能够深刻理解BP神经网络的工作原理及其在非线性函数逼近中的应用。实验报告既详细地阐述了理论知识，又通过程序代码和运行结果加深了对BP神经网络学习过程的认识。