考拉 BP 神经网络的 matlab 实现学习历程（一） 考拉 BP 神经网络的 matlab 实现学习历程（一） 本文《考拉 BP 神经网络的 matlab 实现学习历程》系列由论坛超级版主 akju an 整理和原创，我们在此表示特别感谢 这两天在学习 bp，总结和汇报一下，和大家一起学习。希望初入神经网络能有所收获，给新手一些帮组和启发。也希望熟悉 bp 的高手，多提宝贵意见和建议。 学习内容总结成五个小节，具体内容如下： 第一节内容：包括神经网络的基础知识，BP 网络的特点，bp 主要应用的场合，使用时应注意的问题。 第二节内容：主要是阐述 BP 中几个容易混绕的概念和问题，包括什么是网络的泛化能力？过拟合是什么，怎么处理？学习速率有什么作用？神经网络的权值和阈值分别是个什么概念？用 BP 逼近非线性函数，如何提高训练精度？ 第三节内容：主要阐述使用 matlab 实现，为了充分利用数据，得到最优的网络训练结果，在网络建立前，应该进行的基本数据处理问题，包括：BP 神经网络 matlab 实现的基本步骤，数据归一化问题和方法，输入训练数据的乱序排法，以及分类方法，如何查看和保存训练的结果，每次结果不一样问题。 第四节内容：bp 神经网络进行交通预测的 Matlab 例子及源代码，bp 神经网络进行交通预测的 Matlab 程序的优化（主要是按设置误差要求，寻找最优网络过程） 第五节内容：bp 神经网络处理蠓虫分类问题的 matlab 例子及源代码。 不多说，先如主题，第一节，很基础，高手见谅。 什么是神经网络？ 神经网络是由很多神经元组成的，首先我们看一下，什么是神经元 上面这个图表示的就是一个神经元，我们不管其它书上说的那些什么树突，轴突的。我用个比较粗浅的解释，可能不太全面科学，但对初学者很容易理解： 1、我们把输入信号看成你在 matlab 中需要输入的数据，输进去神经网络后 2、这些数据的每一个都会被乘个数，即权值w ，然后这些东东与阀值b 相加后求和得到u， 3、上面只是线性变化，为了达到能处理非线性的目的，u 做了个变换，变换的规则和传输函数有关 可能还有人问，那么那个阀值是什么呢？简单理解就是让这些数据做了个平移，这就是神经元工作的过程。处理后的结果又作为输入，可输给别的神经元，很多这样的神经元，就组成了网络。在matlab 中具体用什么算法实现这些，我们先不管，我们需要注意的是怎么使用。比如使用BP 的神经网络new ff()构建一个网络，这些...
