数学建模神经网络算法

数学建模里的神经网络算法，算是我用过比较顺手的一类了，尤其是用在那些非线性的数据分类问题上，效果挺稳的。像蚊子分类啊、癌症诊断这种案例，都是经典的应用场景。

BP 神经网络的结构也不复杂，输入层、隐藏层、输出层那一套，基本一看就懂。正向传播数据，反向传播误差，参数调一调，结果就能慢慢收敛，挺有成就感的。

值得一提的是，文档里还讲了不少数学关系，比如各层怎么传值、用什么函数转换，比如常用的S 型函数、误差函数这些，用起来还挺顺的。不搞懂这些，网络调参就跟撞运气一样。

要说效率的话，我还蛮推荐用MATLAB来搞 BP 网络的。像newff这个函数，能快速搭个前馈网络出来，定义输入范围、神经元数、转移函数这些都挺方便的，响应也快。

如果你是做建模的，或者在啃神经网络的应用，不妨看看这份资料，讲得还算清楚，而且配套资源挺全的，像源码、分类案例啥的，都能直接上手。