采用Matlab工具箱函数建立神经网络，对一些基本的神经网络参数进行了说明，深入了解参考Matlab帮助文档。

% 例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 
% 训练样本定义如下： 
% 输入矢量为     
%  p =[-1 -2 3  1  
%      -1  1 5 -3] 
% 目标矢量为   t = [-1 -1 1 1] 
close all  
clear  
clc 
% ---------------------------------------------------------------
% NEWFF——生成一个新的前向神经网络,函数格式：
% net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) takes,
% PR -- R x 2 matrix of min and max values for R input elements
% （对于R维输入，PR是一个R x 2 的矩阵，每一行是相应输入的边界值）
% Si -- 第i层的维数
% TFi -- 第i层的传递函数, default = 'tansig'
% BTF -- 反向传播网络的训练函数, default = 'traingdx'
% BLF -- 反向传播网络的权值/阈值学习函数, default = 'learngdm'
% PF -- 性能函数, default = 'mse'
% ---------------------------------------------------------------
% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练，函数格式：
%  train(NET,P,T,Pi,Ai,VV,TV)，输入参数：
% net -- 所建立的网络
% P -- 网络的输入
% T -- 网络的目标值, default = zeros
% Pi -- 初始输入延迟, default = zeros
% Ai -- 初始网络层延迟, default = zeros
% VV -- 验证向量的结构, default = []
% TV -- 测试向量的结构, default = []
% 返回值：
% net -- 训练之后的网络
% TR -- 训练记录(训练次数及每次训练的误差)
% Y -- 网络输出
% E -- 网络误差
% Pf -- 最终输入延迟
% Af -- 最终网络层延迟
% ---------------------------------------------------------------
% SIM——对 BP 神经网络进行仿真，函数格式：
% [Y,Pf,Af,E,perf] = sim(net,P,PiAi,T)
% 参数与前同。
% ---------------------------------------------------------------
% 
%  定义训练样本  
% P 为输入矢量 
echo on
P=[-1,  -2,    3,    1;
    -1,    1,    5,  -3]; 
% T 为目标矢量  
T=[-1, -1, 1, 1];  
%  创建一个新的前向神经网络  
net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') 
% ---------------------------------------------------------------
% 训练函数：traingdm，功能：以动量BP算法修正神经网络的权值和阈值。
% 它的相关特性包括：
% epochs：训练的次数，默认：100
% goal：误差性能目标值，默认：0
% lr：学习率，默认：0.01
% max_fail：确认样本进行仿真时，最大的失败次数，默认：5
% mc：动量因子，默认：0.9
% min_grad：最小梯度值，默认：1e-10
% show：显示的间隔次数，默认：25
% time：训练的最长时间，默认：inf
% ---------------------------------------------------------------
%  当前输入层权值和阈值  
inputWeights=net.IW{1,1}  
inputbias=net.b{1}  
%  当前网络层权值和阈值  
layerWeights=net.LW{2,1}  
layerbias=net.b{2}  
%  设置网络的训练参数  
net.trainParam.show = 50;  
net.trainParam.lr = 0.05;  
net.trainParam.mc = 0.9;  
net.trainParam.epochs = 1000;  
net.trainParam.goal = 1e-3;   
%  调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络  
[net,tr]=train(net,P,T);  
%  对 BP 网络进行仿真  
A = sim(net,P)  
%  计算仿真误差  
E = T - A  
MSE=mse(E)  
echo off
figure;
plot((1:4),T,'-*',(1:4),A,'-o')

 (http://blog.sina.com.cn/xianfa110)