学习率η∈（0，1）控制着沿反梯度方向下降的步长，若步长太大则下降太快容易产生震荡，若步长太小则收敛速度太慢，一般地常把η设置为0.1，有时更新权重时会将输出层与隐含层设置为不同的学习率。BP算法的基本流程如下所示：
BP算法的更新规则是基于每个样本的预测值与真实类标的均方误差来进行权值调节，即BP算法每次更新只针对于单个样例。需要注意的是：BP算法的最终目标是要最小化整个训练集D上的累积误差。
BP神经网络matlab实现的基本步骤
1、数据归一化
2、数据分类，主要包括打乱数据顺序，抽取正常训练用数据、变量数据、测试数据
3、建立神经网络，包括设置多少层网络（一般3层以内既可以，每层的节点数（具体节点数，尚无科学的模型和公式方法确定，可采用试凑法，但输出层的节点数应和需要输出的量个数相等），设置隐含层的传输函数等
4、指定训练参数进行训练，这步非常重要
5、完成训练后，就可以调用训练结果，输入测试数据，进行测试
6、数据进行反归一化
7、误差分析、结果预测或分类，作图等
应用案例
