【正文】 function approximation27。content. And analysis of relevant parameters on the results of algorithm. Finally, The BP neural network algorithm is Outlook.Key word: neural network 。參考文獻(xiàn):[1] 鄭君里,楊行峻.《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》. 北京: 高等教育出版社,:1530[2] 郝中華.《B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性思想》. (4)[3] 巨軍讓，卓戎.《B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在Matlab中的方便實(shí)現(xiàn) 》.(1)[4] 蔣宗禮.《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論》. 高等教育出版社，:1590[5] 聞新、周露、王丹力、熊曉英.《》，:1050[6] 葛哲學(xué)、孫志強(qiáng)編著 .《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與matlab2007實(shí)現(xiàn)》. 北京：電子工業(yè)出版社，:15[7] 董長(zhǎng)虹 編著 .《Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用》. 北京：國(guó)防工業(yè)出版社，:113[8] 胡守仁，等.《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論》.長(zhǎng)沙：國(guó)防科技大學(xué)出版社，1993:2345[9] 張玲，張鈸.《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理及應(yīng)用》. 浙江：浙江科技大學(xué)出版社，:2062[10] Neural Network Tolbox User’s, The MathWorks. Inc,2003:1627[11] Matlab user’s Guide. The ,2003:2327[12] Neural Network Toolbox. Mathworks,2007:113[13] Philip D. Wasserman， Neural Computing: Theory and Practice，Van Nostrand Reinhold，1989.[14] 李學(xué)橋.《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工程應(yīng)用》. 重慶：重慶大學(xué)出版社，:2073[15] 樓順天，等.《基于Matlab的系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》. 西安：西安電子科技大學(xué)出版社，:2340[16] 周開(kāi)利，康耀紅 編著.《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其MATLAB仿真程序設(shè)計(jì)》.2006:1043[17] 魏海坤.《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的理論與方法》.國(guó)防工業(yè)出版社，:2030BP Neural Network And Application based on MATLABJiang LiangliangSchool of Binjiang, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044ABSTRACT:First, the research purpose and significance of neural network is expound in this article. Commentary studies current situation at the problem home and abroad. Leads to the existing problems. and then have analysed algorithmic basal principle of neural networks,Give algorithmic concre of classics neural networks out the realization method. Summing up the characteristics of neural network algorithm. Neural network algorithm is given the basic processes. The arithmetic of BP neural network is realized in Matlab softwareThe algorithm applies of BP neural networks to the function approximation problem and pute the swatch但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究最近幾年還沒(méi)有達(dá)到非常熱門(mén)的階段，這還需有很多熱愛(ài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人員的不斷研究和創(chuàng)新，在科技高度發(fā)達(dá)的現(xiàn)在，我們有理由期待，也有理由相信。本文雖然總結(jié)分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)，給出了實(shí)例分析，但是還有很多的不足。以及分析了結(jié)論，即信號(hào)的頻率越高，則隱層節(jié)點(diǎn)越多，隱單元個(gè)數(shù)越多，逼近能力越強(qiáng)。4 結(jié)束語(yǔ)本文首先總結(jié)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究目的和意義，介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究背景和現(xiàn)狀，分析了目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究中存在的問(wèn)題，然后描述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理，給出了BP網(wǎng)絡(luò)的局限性。 （a） (b) (c) 線性回歸結(jié)果 (a) hdl線性回歸；(b) ldl線性回歸；(c) vhdl線性回歸 討論綜上兩種情況比較下，其中當(dāng)隱層神經(jīng)元為五個(gè)時(shí)，前面兩個(gè)輸出期望值的跟蹤較好，而第三個(gè)輸出則吻合得不是很理想，作進(jìn)一步研究，在當(dāng)隱層數(shù)據(jù)為15時(shí)，較第一種情況，它的輸出更加接近于期望值。end[m(1),b(1),r(1)]=postreg(a(1,:),t(1,:))。a=poststd(an,meant,stdt)。.39。:39。39。時(shí)間39。)。ylabel(39。Test39。Validation39。Training39。.39。:39。39。[net,tr]=train(net,ptr,ttr,[],[],val,test)。trainlm39。purelin39。tansig39。 %postreg( )將三組輸出進(jìn)行線性回歸分析 End（a） (b) (c) 線性回歸結(jié)果 (a) hdl線性回歸；(b) ldl線性回歸；(c) vhdl線性回歸 不同條件下的輸出結(jié)果對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)型進(jìn)行改進(jìn)，將隱層神經(jīng)元數(shù)目加為15個(gè)。a=poststd(an,meant,stdt)。線性回歸之前需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸出進(jìn)行反規(guī)范轉(zhuǎn)換，因?yàn)橛腥M輸出值，所以應(yīng)進(jìn)行三次線性回歸。時(shí)間39。)。ylabel(39。Test39。Validation39。Training39。.39。:39。39。將訓(xùn)練誤差，驗(yàn)證誤差和測(cè)試誤差繪制在一副圖中，這樣就可以更加直觀地觀察訓(xùn)練過(guò)程。[net,tr]=train(net,ptr,ttr,[],[],val,test)。步驟二：網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。trainlm39。purelin39。tansig39。隱層神經(jīng)元初步設(shè)計(jì)為五個(gè)，因?yàn)樾枰玫饺齻€(gè)目標(biāo)，網(wǎng)絡(luò)輸出層設(shè)計(jì)為三個(gè)神經(jīng)元。 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)膽固醇含量估計(jì)步驟一：網(wǎng)絡(luò)建立一切準(zhǔn)備工作做好后，開(kāi)始建立網(wǎng)絡(luò)。ptr=ptrans(:,iitr)。=ptrans(:,iitst)。=ptrans(:,iival)。iival=4:4:Q。采用等間隔的方式在原始數(shù)據(jù)中抽取出這些數(shù)據(jù)。(2) 將這些數(shù)據(jù)分成幾個(gè)部分，分別用于訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試。下面檢驗(yàn)一下轉(zhuǎn)換后數(shù)據(jù)矩陣的大小。prepca函數(shù)對(duì)樣本數(shù)據(jù)作歸一化處理[ptrans,sransMat]=prepca(pn,)。 load choles_all %[pn,meanp,stdp,tn,meant,stdt]=prestd(p,t)。對(duì)這些病人，通過(guò)血清分離，同樣也測(cè)量了hdl、ldl、vldl膽固醇水平。擬設(shè)計(jì)一臺(tái)儀器，通過(guò)對(duì)血液樣本進(jìn)行光譜分析來(lái)測(cè)試血清中膽固醇水平。隱層神經(jīng)元數(shù)目越多，則BP網(wǎng)絡(luò)逼近非線性函數(shù)的能力越強(qiáng)。由此可見(jiàn)，n取不同的值對(duì)函數(shù)逼近的效果有很大的影響。 當(dāng)n=6時(shí)訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果 當(dāng)n=8時(shí)訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果其中 “ ” 代表要逼近的非線性函數(shù)曲線；“‥‥‥ ” 代表未經(jīng)訓(xùn)