摘要：为了提高BP神经网络模型运用效果，基于不同方法提出了很多的优化算法算法例如从经典梯度下降法，到复杂的BFGS，LM算法等，然而不同的算法在不同的应用场景有不同的效果，本文以matlab神经网络工具箱为基础，比较各种优化算法在预测分类问题中的应用效果，并分析各种算法优缺点，为神经网络优化算法的选择提供建议。
一、? 神经网络基本原理简介
近年来全球性的神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是因为神经科学本身取得了巨大的进展．更主要的原因在于发展新型计算机和人工智能新途径的迫切需要．迄今为止在需要人工智能解决的许多问题中，人脑远比计算机聪明的多，要开创具有智能的新一代计算机，就必须了解人脑，研究人脑神经网络系统信息处理的机制．另一方面，基于神经科学研究成果基础上发展出来的人工神经网络模型，反映了人脑功能的若干基本特性，开拓了神经网络用于计算机的新途径。它对传统的计算机结构和人工智能是一个有力的挑战，引起了
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