基于BP神经网络的多分类预测，基于BP神经网络的多分类识别，基于混淆矩阵的分析的BP神经网络分类识别，BP神经网络窗口详解，BP神经网络详细原理

目录

摘要
BP神经网络参数设置及各种函数选择
参数设置
训练函数
传递函数
学习函数
性能函数
显示函数
前向网络创建函数
BP神经网络训练窗口详解
训练窗口例样
训练窗口四部详解
基于B P神经网络的火灾识别
完整代码下载链接：基于BP神经网络的多分类预测，基于BP神经网络的多分类识别，基于混淆矩阵的分析的BP神经网络分类识别（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88496267
数据集
MATLAB编程BP神经网络多分类代码
效果图

摘要

本文总结BP神经网络的参数设置，训练函数，传递函数，学习函数，画图函数，性能函数，创建函数，详解nntraintool训练窗口，以基于BP神经网络的多分类识别为例子，实现BP神经网络的编程

BP神经网络参数设置及各种函数选择

参数设置

1，最大迭代次数net.trainParam.epochs，一般先设置大，然后看训练收敛情况，如果提前收敛，最大迭代次数就改小，以到达训练目标为目的设置。
2，学习率net.trainParam.lr，一般设置0.01–0.5，数据越多，数据噪声越大，数据越难拟合，数值一般需要越小，设置太大，容易过早停止收敛。
3，学习目标ne