下面这段Matlab中BP神经网络模型的代码中的LP.lr=0.

下面这段Matlab中BP神经网络模型的代码中的LP.lr=0.
P=[1,2,1,3,1,2,3,2,2,1,3,2,3,2;2,1,3,2,1,1,3,3,2,1,3,2,3,2;1,1,3,3,1,2,2,3,2,1,3,2,2,2;1,2,1,3,1,2,1,1,1,1,1,2,2,2;2,2,1,1,1,2,1,2,2,2,3,2,3,2;1,3,1,3,1,2,1,2,1,2,2,1,1,3;2,3,1,3,1,2,1,2,1,2,3,1,1,3;2,3,1,3,1,2,1,2,1,2,3,1,1,3;1,2,3,3,1,1,1,1,3,2,3,1,1,3;2,3,1,3,1,2,1,1,1,2,2,1,2,3;2,2,1,3,1,2,1,1,1,2,3,1,3,3;2,1,1,3,2,3,2,2,2,2,3,2,2,3;2,2,1,3,1,2,1,1,1,2,3,2,3,3;2,1,1,2,1,1,2,2,2,2,3,2,3,3;2,1,1,2,2,1,3,2,3,2,3,1,3,3;2,2,1,2,2,2,3,3,3,1,1,1,3,3;2,3,1,3,2,2,3,2,2,1,2,1,2,3;2,3,1,1,2,1,1,1,1,1,2,1,2,3;2,2,1,3,1,2,1,2,1,1,1,1,2,3;2,1,3,2,2,3,3,3,3,1,3,1,3,3;3,2,1,3,2,1,3,1,2,1,2,3,1,3;3,3,1,1,1,1,3,2,3,1,2,1,3,3;3,3,1,3,3,1,3,3,2,1,2,1,2,3;3,3,1,1,3,1,3,3,2,1,1,1,1,3;2,3,1,3,2,1,3,2,2,1,1,2,2,3;2,2,1,3,1,2,3,2,2,1,3,2,2,3;2,2,1,2,3,1,3,3,2,2,3,2,2,3;2,3,1,3,1,2,1,1,1,2,3,2,2,3;2,3,1,2,3,1,3,3,3,2,3,1,2,3;3,3,3,3,2,1,3,3,3,2,3,2,2,3;3,3,2,2,2,2,3,3,2,2,3,1,3,3;3,2,1,3,3,1,3,3,3,1,1,1,3,3]';
T=[1,0,0,0;1,0,0,0;0,0,1,0;0,0,0,1;1,0,0,0;0,0,0,1;0,0,1,0;0,0,0,1;0,0,1,0;0,0,1,0;0,0,0,1;0,0,1,0;0,0,0,1;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;0,0,1,0;0,0,0,1;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;0,1,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0;1,0,0,0]';
P_test=[3,1,1,3,2,2,3,2,1,2,3,1,3,3;2,3,1,3,1,2,2,1,1,2,3,3,3,3;2,1,2,3,1,3,2,2,3,2,3,1,3,3;1,2,2,3,1,2,1,1,1,2,3,1,3,3]';
net = newff(minmax(P),[16,4],{'tansig' 'logsig' },'trainscg'); %12代表r,13代表输出有13个
%训练网络
net.trainParam.epochs = 10000;
net.trainParam.goal = 0.001;
LP.lr=0.1;
net = train(net,P,T);
%对训练后的网络进行仿真
an=sim(net,P_test)

Matlab神经网络工具箱提供了一系列用于建立和训练bp神经网络模型的函数命令我这里有源代码及注释,包括使用方法,留个邮箱吧,我发给你.
再问： zhengxufeng_678@qq.com谢谢啦~~