神经网络理论及应用实践 课件 第3章感知器神经网络

神经网络理论及应用：单层感知器单层感知器1958年，FrankRosenblatt（美国）提出一种具有单层计算单元的神经网络，称为Perceptron，即感知器。2026/10/11BTBU-CIE2单层感知器1、网络结构2、数学模型3、学习规则4、功能和局限性2026/10/11BTBU-CIE3单层感知器：网络结构2026/10/11BTBU-CIE4单层感知器典型结构输入层/感知层输出层/处理层单层感知器2026/10/11BTBU-CIE51、网络结构2、数学模型3、学习规则4、功能和局限性单层感知器：数学模型2026/10/11BTBU-CIE6单层感知器典型结构输入信号：输出信号：连接权值：j=1,2,…,m

2026/10/11BTBU-CIE7单层感知器典型结构单层感知器：数学模型-Tj单层感知器2026/10/11BTBU-CIE81、网络结构2、数学模型3、学习规则4、功能和局限性2026/10/11BTBU-CIE9

网络输出o教师信号d1-1-1111-1-1Perceptron感知器学习规则：单层感知器：学习规则

0训练过程2026/10/11BTBU-CIE10例：单计算节点感知器，3个输入。给定3对训练样本对如下： X1=(-1，1，-2，0)T

d1=

1 X2=(-1，0，1.5，-0.5)T

d2=

1 X3=(-1，-1，1，0.5)T

d3=1

设初始权向量W(0)=(0.5,1,-1,0)T，η=0.1。注意，输入向量中第一个分量x0恒等于-1，权向量中第一个分量为阈值，试根据以上学习规则训练该感知器。单层感知器：学习规则2026/10/11BTBU-CIE11解：第一步输入X1，得

WT(0)X1=(0.5,1,-1,0)(-1,1,-2,0)T=2.5;o1(0)=sgn(2.5)=1W(1)=W(0)+η[d1-o1(0)]X1=(0.5,1,-1,0)T+0.1(-1-1)(-1,1,-2,0)T=(0.7,0.8,-0.6,0)T第二步输入X2，得

WT(1)X2=(0.7,0.8,-0.6,0)(-1,0,1.5,-0.5)T=-1.6;o2(1)=sgn(-1.6)=-1W(2)=W(1)+η[d2-o2(1)]X2=(0.7,0.8,-0.6,0)T+0.1[-1-(-1)](-1,0,1.5,-0.5)T=(0.7,0.8,-0.6,0)T由于d2=o2(1)，所以W(2)=W(1)单层感知器：学习规则第三步输入X3，得WT(2)X3=(0.7,0.8,-0.6,0)(-1,-1,1,0.5)T=-2.1;O3(2)=sgn(-2.1)=-1W(3)=W(2)+η[d3-o3(2)]X3=(0.7,0.8,-0.6,0)T+0.1[1-(-1)](-1,-1,1,0.5)T=(0.5,0.6,-0.4,0.1)T第四步返回到第一步，继续训练直到dp-op=0，p=1,2,3。单层感知器1、网络结构2、数学模型3、学习规则4、功能和局限性2026/10/11BTBU-CIE12w1jx1+w2jx2–Tj=0BTBU-CIE13(a)输入2维(b)输入3维w1jx1+w2jx2+w3j

x3–Tj=0n维空间上的一个二分类超平面(c)输入n维

w1jx1+w2jx2+…+wnj

–Tj=0单层感知器：功能2026/10/112026/10/11BTBU-CIE14单层感知器：实现逻辑“与”功能x1 x2 yd0 0 0-10 1 0-11 0 0-11 1

11逻辑“与”真值表①输入样本①②③④②感知器结构2026/10/11BTBU-CIE15单层感知器：实现逻辑“与”功能③感知器训练x1 x2 yd0 0 0-10 1 0-11 0 0-11 1

11逻辑“与”真值表①输入样本2026/10/11BTBU-CIE16单层感知器：实现逻辑“与”功能2026/10/11BTBU-CIE17单层感知器：实现逻辑“与”功能扩展思考：如何实现下列样本的分类？结论：具有M个节点的单层感知器对2M个线性可分类别进行分类2026/10/11BTBU-CIE18单层感知器：能否实现逻辑“异或”“异或”的真值表x1 x2 y 0 0 0 0 1 1 1 0 1

1 1 0无法解决“异或”问题只能解决线性可分问题2026/10/11BTBU-CIE19单层感知器：能否实现逻辑“异或”“异或”的真值表x1 x2 yd 0 0 0-1 0 1 11 1 0 11

1 1 0-1结论矛盾，单节点感知器无法解决“异或”问题！单层感知器：小结2026/10/11BTBU-CIE20感知器网络是一种特殊的前馈神经网络；无隐藏层，只有输入层/输出层；有导式学习；可以解决简单线性分类问题；但无法解决“异或”，“非线性”无能为力致谢本课程所引用的一些素材来源于多种媒体及同事和同行的交流，难以一一注明出处，特此说明并表示感谢！

2026/10/11BTBU-CIE21

神经网络理论及应用：单层感知器功能与局限性主讲人：吴静珠

北京工商大学计算机与人工智能学院单层感知器1、网络结构2、数学模型3、学习规则4、功能和局限性2026/10/11BTBU-CIE23BTBU-CIE24单层感知器：线性分类功能2026/10/11单层感知器典型结构w1jx1+w2jx2–Tj=0BTBU-CIE25(a)输入2维(b)输入3维w1jx1+w2jx2+w3j

x3–Tj=0n维空间上的一个二分类超平面(c)输入n维

w1jx1+w2jx2+…+wnj

–Tj=0单层感知器：线性分类功能2026/10/112026/10/11BTBU-CIE26单层感知器：线性分类功能BTBU-CIE27单层感知器：线性分类功能2026/10/11结论：具有M个节点的单层感知器对2M个线性可分类别进行分类扩展思考：如何实现下列样本的分类？2026/10/11BTBU-CIE28单层感知器：逻辑“与”功能x1 x2 yd0 0 0-10 1 0-11 0 0-11 1

11逻辑“与”真值表①输入样本②感知器结构2026/10/11BTBU-CIE29单层感知器：逻辑“与”功能x1 x2 yd0 0 0-10 1 0-11 0 0-11 1

11逻辑“与”真值表①输入样本③感知器训练2026/10/11BTBU-CIE30单层感知器：逻辑“与”功能x1 x2 yd0 0 0-10 1 0-11 0 0-11 1

11逻辑“与”真值表①输入样本③感知器训练2026/10/11BTBU-CIE31单层感知器：能否实现逻辑“异或”“异或”的真值表x1 x2 y 0 0 0 0 1 1 1 0 1

1 1 0无法解决“异或”问题2026/10/11BTBU-CIE32单层感知器：能否实现逻辑“异或”“异或”的真值表x1 x2 yd 0 0 0-1 0 1 11 1 0 11

1 1 0-1结论矛盾，单节点感知器无法解决“异或”问题！单层感知器：小结2026/10/11BTBU-CIE33感知器网络是一种特殊的前馈神经网络；无隐藏层，只有输入层/输出层；有导式学习；可以解决简单线性分类问题；但无法解决“异或”，“非线性”无能为力致谢本课程所引用的一些素材来源于多种媒体及同事和同行的交流，难以一一注明出处，特此说明并表示感谢！

2026/10/11BTBU-CIE34

神经网络理论及应用：多层感知器引入吴静珠

北京工商大学计算机与人工智能学院单层感知器局限性2026/10/11BTBU-CIE36“异或”的真值表x1 x2 y 0 0 0 0 1 1 1 0 1

1 1 0单层感知器无法解决“异或”问题！！多层感知器：提出动因2026/10/11BTBU-CIE37单计算层感知器对“非线性”分类问题无能为力，但大量问题是非线性的；因此在输入层与输出层之间引入隐层作为输入模式的“内部表示”，将单计算层感知器变成多（计算）层感知器。多层感知器：能否解决“异或”问题2026/10/11BTBU-CIE38双层感知器“异或”问题分类“异或”的真值表x1x2 y1y2o

00 11001 10 110 01 111 110“异或”问题转化多层感知器：分类边界2026/10/11BTBU-CIE39隐层中节点的作用：输入样本为二维时，隐层中每个节点确定了二维平面上的一条分界线。多条直线经输出节点组合后会构成各种形状的凸域。通过训练调整凸域的形状，可将两类线性不可分样本分为域内和域外。多层感知器：分类边界2026/10/11BTBU-CIE40来源于richard@UCTS多层感知器：分类边界2026/10/11BTBU-CIE41Kolmogorov理论指出：双隐层感知器足以解决任何复杂的分类问题。该结论已经过严格的数学证明。单隐层节点数量增加－－－－－－任意形状的凸域第二个隐层中的每个节点确定一个凸域各种凸域经输出层节点组合后成为上图中的任意形状双隐层的分类能力比单隐层大大提高。多层感知器：分类边界2026/10/11BTBU-CIE42多层感知器：小结2026/10/11BTBU-CIE43简单的感知器只能求解线性问题，多层感知器可以求解非线性问题，但对隐层神经元的学习规则尚无所知。其权值调整量取决于感知器期望输出与实际输出之差，即对于各隐层节点来说，不存在期望输出，因而感知器学习规则对权值隐层不适用。致谢本课程所引用的一些素材来源于多种媒体及同事和同行的交流，难以一一注明出处，特此说明并表示感谢！

2026/10/11BTBU-CIE44

神经网络理论及应用：基于BP算法的多层感知器主讲人：吴静珠

北京工商大学计算机与人工智能学院基于BP算法的多层感知器1986年，美国的Rumelhart和McCelland在《ParallelDistributedProcessing》中提出了多层感知器的误差反向传播训练算法（ErrorBackProragation，BP）。2026/10/11BTBU-CIE461、网络结构2、数学模型3、BP学习算法4、BP算法实现2026/10/11BTBU-CIE47基于BP算法的多层感知器网络结构2026/10/11BTBU-CIE48三层BP网输入层/感知层输出层隐层2026/10/11BTBU-CIE491、网络结构2、数学模型3、BP学习算法4、BP算法实现基于BP算法的多层感知器数学模型2026/10/11BTBU-CIE50输入向量：X=(x1,x2,…,xi,…,xn)T隐层输出向量：Y=(y1,y2,…,yj,…,ym)T输出层输出向量：O=(o1,o2,…,ok,…,ol)T期望输出向量：d=(d1,d2,…,dk,…,dl)T输入层到隐层之间的权值矩阵：V=(V1,V2,…,Vj,…,Vm)隐层到输出层之间的权值矩阵：W=(W1,W2,…,Wk,…,Wl)三层BP网数学模型2026/10/11BTBU-CIE51输出层：隐层：k=1,2,…,lk=1,2,…,l

j=1,2,…,mj=1,2,…,m

三层BP网数学模型2026/10/11BTBU-CIE52单极性Sigmoid函数：双极性Sigmoid函数：转移函数特点：非线性、连续、可导三层BP网2026/10/11BTBU-CIE53基于BP算法的多层感知器1、网络结构2、数学模型3、BP学习算法4、BP算法实现BP学习算法：基本思想2026/10/11BTBU-CIE54正向传播：输入样本－－－输入层－－－各隐层－－－输出层判断是否转入反向传播阶段：若输出层的实际输出与期望的输出（教师信号）不符误差反传：误差以某种形式在各层表示－－－－修正各层单元的权值网络输出的误差减少到可接受的程度进行到预先设定的学习次数为止BP学习算法：误差梯度下降法2026/10/11BTBU-CIE55核心：如何根据网络误差修正各层单元的权值？—梯度下降法(GradientDescent)梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法。一元变量所构成函数𝑓在𝑥处梯度为：在多元函数中，梯度是对每一变量所求导数组成的向量梯度的反方向是损失函数下降最快的方向BP学习算法：误差梯度下降法2026/10/11BTBU-CIE56权值调整量与误差梯度反方向成正比核心：如何根据网络误差修正各层单元的权值？—梯度下降法(GradientDescent)BP学习算法：流程2026/10/11BTBU-CIE57三层BP网BP学习算法：权值调整公式2026/10/11BTBU-CIE58BP算法信号流向连续感知器δ规则BP学习算法：例子2026/10/11BTBU-CIE59来源于MATLABnnd11bc基于BP算法的多层感知器：小结2026/10/11BTBU-CIE60BP的基本思想：信号的正向传播,误差的反向传播BP算法的核心：基于误差梯度下降的权值调整方法致谢本课程所引用的一些素材来源于多种媒体及同事和同行的交流，难以一一注明出处，特此说明并表示感谢！

2026/10/11BTBU-CIE61

神经网络理论及应用：BP算法实现主讲人：吴静珠

北京工商大学计算机与人工智能学院BP学习算法：权值调整公式2026/10/11BTBU-CIE63连续感知器δ规则BP算法实现:单样本训练2026/10/11BTBU-CIE64(1)初始化；(4)计算各层误差信号；(5)调整各层权值；(6)检查是否对所有样本完成一次轮训；(7)检查网络总误差是否达到精度要求。(2)输入训练样本对X

Xp、d

dp

计算各层输出；(3)计算网络输出误差；BP算法实现：批训练2026/10/11BTBU-CIE65然后根据总误差计算各层的误差信号并调整权值。另一种方法是在所有样本输入之后，计算网络的总误差：net=newff(P,T,S)net=newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)

P：输入参数矩阵。(RxQ1)，其中Q1代表R元的输入向量，每列样本有R个属性。一般P需要归一化。T：目标参数矩阵。(SNxQ2)，Q2代表SN元的目标向量。S：N-1个隐含层的数目（S（i）到S（N-1）），默认为空矩阵[]。输出层的单元数目SN取决于T。net：返回N层的前馈BP神经网络

TF：相关层的传递函数，默认隐含层为tansig函数，输出层为purelin函数。BTF：BP神经网络学习训练函数，默认值为trainlm函数。BLF：权重学习函数，默认值为learngdm。PF：性能函数，默认值为mse，可选择的还有sse，sae，mae，crossentropy。IPF，OPF，DDF均为默认值即可。BP算法MATLAB实现2026/10/11BTBU-CIE66BP神经网络的能力2026/10/11BTBU-CIE67多层前馈网能学习和存贮大量输入-输出模式映射关系，而无需事先了解描述这种映射关系的数学方程。只要能提供足够多的样本模式对供BP网络进行学习训练，它便能完成由n维输入空间到m维输出空间的非线性映射。非线性映射能力BP神经网络的能力2026/10/11BTBU-CIE68当向网络输入训练时未曾见过的非样本数据时，网络也能完成由输入空间向输出空间的正确映射。这种能力称为多层前馈网的泛化能力。泛化能力输入样本中带有较大的误差甚至个别错误对网络的输入输出规律影响很小。容错能力致谢本课程所引用的一些素材来源于多种媒体及同事和同行的交流，难以一一注明出处，特此说明并表示感谢！

2026/10/11BTBU-CIE69

神经网络理论及应用：BP算法局限性与改进主讲人：吴静珠

北京工商大学计算机与人工智能学院1、误差曲面与BP算法的局限性2、标准BP算法的改进2026/10/11BTBU-CIE71BP算法的局限性与改进2026/10/11BTBU-CIE72误差曲面与BP算法的局限性误差E的可调整参数个数2026/10/11BTBU-CIE73误差曲面与BP算法的局限性二维权空间误差曲面2026/10/11BTBU-CIE74误差曲面与BP算法的局限性二维权空间误差曲面曲面分布特点1：存在平坦区域平坦－－误差的梯度变化小－－接近于零误差梯度小，使得权重调整量小，导致训练缓慢！！75误差曲面与BP算法的局限性曲面分布特点1：存在平坦区域平坦－－误差的梯度变化小－－接近于零

2026/10/11BTBU-CIE

节点净输入过大导致输出趋向于0或12026/10/11BTBU-CIE76误差曲面与BP算法的局限性二维权空间误差曲面曲面分布特点2：存在多个极小点单权值误差曲线多个极小点的误差梯度为零多数极小点都是局部极小，即使是全局极小往往也不是唯一的。陷入局部极小点可能导致训练无法收敛与给定误差！！2026/10/11BTBU-CIE77误差曲面与BP算法的局限性曲面分布特点2：存在多个极小点误差曲面的平坦区会使训练次数大大增加，从而影响收敛速度。误差曲面的多个极小点会使训练陷入局部极小，从而使训练无法收敛于给定误差。基于误差梯度下降的权值调整原则是BP算法固有缺陷的根源！！1、误差曲面与BP算法的局限性2、标准BP算法的改进2026/10/11BTBU-CIE78BP算法的局限性与改进2026/10/11BTBU-CIE79标准BP算法改进：增加动量项原因：标准BP算法只按t时刻误差梯度下降方向调整，而没有考虑t时刻以前的梯度方向，从而常使训练过程发生振荡，收敛缓慢。方法：作用：动量项反映了以前积累的调整经验，对于t时刻的调整起阻尼作用。当误差曲面出现骤然起伏时，可减小振荡趋势，提高训练速度。Matlab函数：traingdmα为动量系数，一般有α∈(0，1)2026/10/11BTBU-CIE80标准BP算法改进：自适应调节学习率原因：平坦区域内，学习率η太小会使训练次数增加；在误差变化剧烈的区域，学习率η太使训练出现振荡，反而使迭代次数增加。方法：自适应改变学习率，使其根据环境变化增大或减小设一初始学习率η，若经过一批次权值调整后使总误差↑，则本次调整无效，且

(t+1)=β(t)(β<1)；若经过一批次权值调整后使总误差↓，则本次调整有效，且

(t+1)=θ(t)(θ>1)。Matlab函数：traingda2026/10/1181标准BP算法改进：引入陡度因子原因：权值调整进入平坦区的原因是神经元输出进入了转移函数的饱和区。基本思想：在进入平坦区后，设法压缩神经元的净输入，使其输出退出转移函数的不饱和区。方法：在原转移函数中引入一个陡度因子λBTBU-CIE当ΔE接近零而d-o仍较大时，可判断已进入平坦区，此时令λ>1；当退出平坦区后，再令λ=1。2026/10/11BTBU-CIE82BP算法的局限性与改进：小结标准BP算法的固有缺陷易形成局部极小而得不到全局最优训练次数多，学习效率低，收敛速度慢隐节点选取缺乏理论指导训练学习新样本有遗忘旧样本趋势标准BP算法的改进增加动量项自适应调节学习率引入陡度因子致谢本课程所引用的一些素材来源于多种媒体及同事和同行的交流，难以一一注明出处，特此说明并表示感谢！

2026/10/11BTBU-CIE83

神经网络理论及应用：BP神经网络设计基础主讲人：吴静珠

北京工商大学计算机与人工智能学院1、训练样本集准备2、初始权值设计3、网络结构设计4、网络训练与测试2026/10/11BTBU-CIE85BP神经网络设计基础2026/10/11BTBU-CIE86训练集样本准备：①训练集设计研究表明,训练样本数与训练误差通常有如下匹配关系：

训练样本数的确定2026/10/11BTBU-CIE87训练集样本准备：①训练集设计样本的选择与组织样本的选择：样本类别均衡且每类样本数量大致相等，“平均主义”。样本的组织：不同类别样本交叉输入，以避免网络训练出现振荡。2026/10/11BTBU-CIE88训练集样本准备：②输入输出量选择输出量:系统的性能指标分类问题的类别归属非线性函数的函数值输入量：

必须选择那些对输出影响大且能够检测或提取的变量各输入变量之间互不相关或相关性很小2026/10/11BTBU-CIE89训练集样本准备：③输入量提取与表示从输入、输出量的性质来看，可分为如下两类：数值变量的值是数值确定的连续量或离散量。语言变量是用自然语言表示的概念，其“语言值”是用自然语言表示的事物的各种属性。当选用语言变量作为网络的输入或输出变量时，需将其语言值转换为离散的数值量。2026/10/11BTBU-CIE90训练集样本准备：③输入量提取与表示XC=(111100111)T

XI=(010010010)T

XT=(111100111)T(1)文字符号输入(2)曲线输入2026/10/11BTBU-CIE91

如不同形态的小麦颗粒图像，可以提取纹理、形态等参数作为输入量。训练集样本准备：③输入量提取与表示2026/10/11BTBU-CIE92训练集样本准备：④输出量的表示(1)“n中取1”表示法“n中取1”是令输出向量的分量数等于类别数，对应的输出分量取1，其余n-1个分量全取0。例如，用0001、0010、0100和1000可分别表示优、良、中、差4个类别。(2)“n-1”表示法用n-1个全为0的输出向量表示某个类别，则可以节省一个输出节点。例如，用000、001、010和100也可表示优、良、中、差4个类别。(3)数值表示法对于渐进式的分类，可以将语言值转化为二值之间的数值表示，并根据实际意义拉开距离。例如，质量等级：差，较差，中等，较好，好可以用0，0.25，0.5，0.75，1来表示。2026/10/11BTBU-CIE93①网络的各个输入数据常常具有不同的物理意义和不同的量纲，归一化给各输入分量以同等重要的地位；②BP网的神经元均采用Sigmoid转移函数，变换后可防止因净输入的绝对值过大而使神经元输出饱和，继而使权值调整进入误差曲面的平坦区；③Sigmoid转移函数的输出在0~1或-1~1之间。教师信号如不进行归一化处理，势必使数值大的输出分量绝对误差大，数值小的输出分量绝对误差小。训练集样本准备：⑤输入输出数据预处理归一化处理是数据预处理中较为常见的方法。2026/10/11BTBU-CIE94训练集样本准备：⑤输入输出数据预处理归一化处理是数据预处理中较为常见的方法。其中，xI代表输入或输出数据，xmin代表数据变化的最小值，xman代表数据的最大值。将输入输出数据归一化为[0，1]区间的变换式将输入输出数据归一化为[-1，1]区间的变换式其中，xmid代表数据变化范围的中间值。1、训练样本集准备2、初始权值设计3、网络结构设计4、网络训练与测试2026/10/11BTBU-CIE95BP神经网络设计基础2026/10/11BTBU-CIE96初始权值设计网络权值的初始化方法对于缩短网络训练时间至关重要。网络训练误差曲面初始权值设计方法隐层：初始权值足够小，远离转移函数的饱和区；输出层：使初始权值为+1和-1的权值数相等，增大网络训练初期的调整量。AB1、训练样本集准备2、初始权值设计3、网络结构设计4、网络训练与测试2026/10/11BTBU-CIE97BP神经网络设计基础2026/10/11BTBU-CIE98网络结构设计隐层数的设计一般先考虑设一个隐层，当一个隐层的节点数很多仍不能改善网络性能时，才考虑再增加一个隐层。2026/10/11BTBU-CIE99网络结构设计

（1）采用经验公式

（2）试凑法在经验公式确定的隐层节点初始值的基础上，训练网络并逐渐增加隐节点数，用同一样本集进行训练，从中确定网络误差最小时对应的隐节点数。隐层节点数的确定

其中，m为隐层节点数，n为输入层节点数，l为输出节点数，α为常数1-101、训练样本集准备2、初始权值设计3、网络结构设计4、网络训练与测试2026/10/11BTBU-CIE100BP神经网络设计基础2026/10/11BTBU-CIE101网络训练与测试网络的性能好坏主要看其是否具有很好的泛化能力，对泛化能力的测试不能用训练集的数据进行，而要用训练集以外的测试数据来进行检验。*训练集样本测试集样本2026/10/11BTBU-CIE102网络训练与测试在隐节点数一定的情况下，为获得好的泛化能力，存在着一个最佳训练次数。1、训练样本集准备2、初始权值设计3、网络结构设计4、网络训练与测试2026/10/11BTBU-CIE103BP神经网络设计基础致谢本课程所引用的一些素材来源于多种媒体及同事和同行的交流，难以一一注明出处，特此说明并表示感谢！

2026/10/11BTBU-CIE104

神经网络理论及应用：基于MATLAB的

BP网络应用实例——数据拟合主讲人：吴静珠

北京工商大学计算机与人工智能学院2026/10/11BTBU-CIE106基于MATLAB的BP网络应用实例—数据拟合数据准备

下载数据simplefit_dataset，数据集包含两个变量，simplefitInputs(1☓94)，simplefitTargets(1☓94)loadsimplefit_dataset;plot(simplefitInputs,simplefitTargets,’+’);2026/10/11BTBU-CIE107基于MATLAB的BP网络应用实例—数据拟合(2)采用网络进行拟合网络结构训练界面perf=5.5281e-06[x,t]=simplefit_dataset;net=fitnet(10)net=train(net,x,t);view(net)y=net(x);perf=perform(net,t,y)2026/10/11BTBU-CIE108基于MATLAB的BP网络应用实例—数据拟合(2)采用网络进行拟合训练界面[x,t]=simplefit_dataset;net=fitnet(10)net=train(net,x,t);view(net)y=net(x);perf=perform(net,t,y)2026/10/11BTBU-CIE109基于MATLAB的BP网络应用实例—数据拟合(2)采用网络进行拟合[x,t]=simplefit_dataset;net=fitnet(10)net=train(net,x,t);view(net)y=net(x);perf=perform(net,t,y)训练界面2026/10/11BTBU-CIE110基于MATLAB的BP网络应用实例—数据拟合(2)采用网络进行拟合训练界面[x,t]=simplefit_dataset;net=fitnet(10)net=train(net,x,t);view(net)y=net(x);perf=perform(net,t,y)2026/10/11BTBU-CIE111基于MATLAB的BP网络应用实例—数据拟合(2)采用网络进行拟合训练界面[x,t]=simplefit_dataset;net=fitnet(10)net=train(net,x,t);view(net)y=net(x);perf=perform(net,t,y)2026/10/11BTBU-CIE112基于MATLAB的BP网络应用实例—数据拟合(2)采用网络进行拟合训练界面[x,t]=simplefit_dataset;net=fitnet(10)net=train(net,x,t);view(net)y=net(x);perf=perform(net,t,y)致谢本课程所引用的一些素材来源于多种媒体及同事和同行的交流，难以一一注明出处，特此说明并表示感谢！

2026/10/11BTBU-CIE113

主讲人：吴静珠

北京工商大学计算机与人工智能学院神经网络理论及应用：基于MATLAB的

BP网络应用实例——分类基于MATLAB的BP网络应用实例——分类2026/10/11BTBU-CIE115问题描述：根据鸢尾花花萼长度、宽度，花瓣长度、宽度数据，采用BP网络对鸢尾花进行分类。导入数据导入Matlab自带数据集iris_dataset

irisInputs(4☓150)，代表鸢尾花的4个特征值，列代表输入样本，行表示四维特征；