該實現為《資料探勘》課程的一次作業。資料在**上，所以資料為csv格式。但bp神經網路演算法為最一般的實現，所以有參考價值。
close all %關閉開啟的檔案
clear %清除記憶體中的資料
echo on %顯示執行的每一條命令
clc %清除命令列視窗
pause %敲任意鍵開始
%定義訓練樣本
%p為輸入向量，注意最後的轉置為了保證輸入向量與目標向量的列數相同。
%p為384*10000矩陣
p = csvread('c:\users\administrator\desktop\train.csv',1,2)';
%t為目標向量，注意最後的轉置為了保證輸入向量與目標向量的列數相同。
%t為1*10000矩陣
rng = [1, 1, 10000, 1];
t = csvread('c:\users\administrator\desktop\train.csv',1,1, rng)';
%建立乙個新的前向神經網路
%傳遞函式包括tansig、purelin、logsig
%newff舊的使用方法，會有warning
net=newff(minmax(p),[20,1],,'traingdm')
%設定訓練引數
net.trainparam.show = 100; %100個迭代顯示收斂曲線變化
net.trainparam.lr = 0.05; %學習速率為0.05
net.trainparam.mc = 0.9; %網路中設定動量因子為c=0.9 ？
net.trainparam.epochs = 10000; %最大訓練次數為10000
net.trainparam.goal = 1e-3; %訓練精度為1e-3
%呼叫 traingdm 演算法訓練 bp 網路
[net,tr]=train(net,p,t);
%讀取測試資料
q = csvread('c:\users\administrator\desktop\test.csv',1,1)';
%對bp網路進行**
a = sim(net,q);
%生成所需格式
n=10000 %陣列長度
b=zeros(1,n) %定義乙個長度為n的陣列a(陣列a為一行形式的陣列)，並將每個元素值初始化為0
for num=1:n %迴圈給a的每個元素值初始化為num*2
b(num)=num;
endr = [b; a]';
%寫入資訊
csvwrite('c:\users\administrator\desktop\result.csv', r, 1, 0);
pause
clc
echo off
實現過程如上所示，下面解釋一下所用到的函式。
（1）csvread
第一種：m = csvread('filename') ，直接讀取csv檔案的資料，並返回給m，這時要求整個csv檔案內容全部為用逗號隔開的數字，不能用其他字元。
第二種：m = csvread('filename',r,c) ，讀取csv檔案中從第r-1行，第c-1列的資料開始的資料，這對帶有標頭檔案說明的csv檔案(如示波器等採集的檔案)的讀取是很重要的。
第三種：m = csvread('filename',r,c,rng)，其中 rng = [r1 c1 r2 c2]，讀取左上角為索引為(r1,c1) ,右下角索引為(r2,c2)的矩陣中的資料。
（2）newff
第乙個引數是乙個rx2的矩陣以定義r個輸入向量的最小值和最大值。
第二個引數是乙個設定每層神經元個數的陣列。
第三個引數是包含每層用到的傳遞函式名稱的細胞陣列。
最後乙個引數是用到的訓練函式的名稱。
（3）train
[net,tr] = train(net,x,t,xi,ai)
netnetwork x
輸入向量
t目標向量(default = zeros) xi
initial input delay conditions (default = zeros) ai
initial layer delay conditions (default = zeros)
and returns
netnew network tr
training record (epoch andperf)
（4）網路層數的選擇，傳遞函式的選擇，訓練引數的選擇尚待研究。
reference：
1. 新版matlab中神經網路訓練函式newff的使用方法
2. matlab newff使用
3. 怎樣從matlab中讀取csv檔案
4. matlab documentation
BP神經網路（基於MATLAB）
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