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1、数学建模与数学实验神经网络目的内容学习神经网络的基本原理与方法。1、人工神经元数学模型4、BP神经网络应用3、BP神经网络Matlab工具箱函数2、BP神经网络一、人工神经元数学模型BP神经网络的拓扑结构如图所示。1.BP神经网络结构：2．BP神经网络学习算法及流程以三层BP神经网络为例，它的训练过程包括以下几个步骤：BP神经网络的流程图：三、BP神经网络Matlab工具箱函数net=newff(PR,[S1,S2,…,SN],{TF1,TF2,…,TFN},BTF,BLF,PF)网络经过177次
2、训练后，虽然网络的性能还没有达到0，但是输出的均方误差已经很小了，MSE＝2.95307e-006，误差曲线如图1所示。为更直观地理解网络输出与目标向量之间的关系，见图2所示。>>plot(P,T,'-',P,Y,'o')图1BP神经网络训练误差曲线图图2训练后BP神经网络仿真图ToMatlabexp12_4_1.mBP神经网络测试结果图ToMatlabexp12_4_2.mToMatlabexp12_4_3.m练习1、蠓虫分类问题生物学家试图对两种蠓虫（Af与Apf）进行鉴别，依据的资料是触角和
3、翅膀的长度，已经测得了9只Af和6只Apf的数据如下：Af:(1.24,1.27)，(1.36,1.74)，(1.38,1.64)，(1.38,1.82)，(1.38,1.90)，(1.40,1.70)，(1.48,1.82)，(1.54,1.82)，(1.56,2.08)；Apf:(1.14,1.82)，(1.18,1.96)，(1.20,1.86)，(1.26,2.00)，(1.28,2.00)，(1.30,1.96).（i）根据如上资料，如何制定一种方法，正确地区分两类蠓虫；（ii）对触角和
4、翼长分别为(1.24,1.80)，(1.28,1.84)与(1.40,2.04)的三个标本，用所得到的方法加以识别；（iii）设Af是宝贵的传粉益虫，Apf是某疾病的载体，是否应该修改分类方法.2、人口预测 下表是从《北京统计年鉴》中给出的1980-2010年的北京城近郊区户籍人口统计结果作为样本数据，(1)建立人工神经网络模型; (2)预测2011年的北京城近郊区户籍人口.数据处理后的样本数据：样本用途样本组数输入一输入二输入三输入四输出学习样本10.49840.51020.52130.5340
5、.540720.51020.52130.5340.54070.542830.52130.5340.54070.54280.55340.5340.54070.54280.5530.563250.54070.54280.5530.56320.573960.54280.5530.56320.57390.582170.5530.56320.57390.58210.59280.56320.57390.58210.5920.598790.57390.58210.5920.59870.6043100.58210
6、.5920.59870.60430.6095110.5920.59870.60430.60950.6161120.59870.60430.60950.61610.6251130.60430.60950.61610.62510.6318140.60950.61610.62510.63180.6387150.61610.62510.63180.63870.6462160.62510.63180.63870.64620.6518170.63180.63870.64620.65180.6589180.63
7、870.64620.65180.65890.6674190.64620.65180.65890.66740.6786200.65180.65890.66740.67860.6892210.65890.66740.67860.68920.6988220.66740.67860.68920.69880.7072检验样本230.67860.68920.69880.70720.7132240.68920.69880.70720.71320.7185250.69880.70720.71320.71850.7
8、309260.70720.71320.71850.73090.7438270.71320.71850.73090.74380.7496
