MATLAB从入门到精通：搭建一个简单的Bp神经网络（附代码）

01 | 构建数据集

构造一个1行1000列的一维矩阵，这1000个数全部都在(0,1)这个区间内。规定当某一列的数字大于等于0.5时，输出为1，否则输出-1。构造数据集的代码如下。

%% 构造数据集
inputDim=1;                                     %输入数据维数
inputNum=1000;                                  %输入数据个数
P=rand(inputDim,inputNum);                      %输入数据
T=zeros(1,inputNum);                            %输出数据
for i=1:inputNum
    %如果大于等于0.5，即输出1，反之输出-1
    if P(i)>=0.5
        T(i)=1;
    else
        T(i)=-1;
    end
end

02 | 划分数据集

然后博主从这1000个数随机挑900进行训练，剩余的100个数用来测试训练结果的准确性。

%%  划分数据集
temp = randperm(inputNum);
P_train=P(:,temp(1:0.9*inputNum));
T_train=T(:,temp(1:0.9*inputNum));
P_test=P(:,temp(0.9*inputNum+1:end));
T_test=T(:,temp(0.9*inputNum+1:end));

03 | 数据归一化

在构建Bp神经网络之前

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02 | 划分数据集

03 | 数据归一化

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