【Matlab】BP 神经网络分类算法（附代码）

本文主要是介绍【Matlab】BP 神经网络分类算法（附代码），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

资源下载： https://download.csdn.net/download/vvoennvv/89466423

分类算法资源合集：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/89466519

一，概述

BP 神经网络是一种常见的人工神经网络，也是一种有监督学习的神经网络。其全称为“Back Propagation”，即反向传播算法。BP 神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都由多个神经元组成。BP 神经网络的学习过程是通过不断地调整权值和偏置值来逐步提高网络的精度。 BP 神经网络的训练过程可以分为两个阶段：前向传播和反向传播。在前向传播中，输入信号通过各层的神经元，最终产生输出结果。在反向传播中，输出结果与预期结果的误差被反向传播回网络中，根据误差大小调整各层神经元的权值和偏置值，使得误差逐步减小，从而提高网络的精度。BP 神经网络的优点是可以处理非线性问题，可以进行并行计算，并且能够自适应地学习和调整权值和偏置值。

二，代码

代码中文注释非常清晰，按照示例数据修改格式，替换数据集即可运行，数据集为excel。

部分代码如下：

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）
flag_conusion = 1;                        % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];%%  划分数据集
for i = 1 : num_classmid_res = res((res(:, end) == i), :);           % 循环取出不同类别的样本mid_size = size(mid_res, 1);                    % 得到不同类别样本个数mid_tiran = round(num_size * mid_size);         % 得到该类别的训练样本个数P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';%%  得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);
%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );......