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基于BP神经网络的数据分类matlab程序。 matlabR2020编写，可绘制出训练集及测试集结果图及各自混淆矩阵。 BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。 基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，若实际输出与期望输出不相符，则转入误差的反向传播过程。误差反传是将输出误差通过隐含层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层所有单元，以从各层获得的误差信号作为调整各单元权值的依据。通过调整输入节点与隐层节点的联接强度和隐层节点与输出节点的联接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值)，训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。

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根据前人代码进行改造，主要是使用TTdMqtt类（IdTCPClient控件）实现了MQTT消息的发布和订阅。在之前的demo上，简单加了维持心跳和解决汉字传输乱码的问题（utf8编码）。之前有网页反应订阅超过90个字符显示不正常，这个demo未做验证，我们的项目主要是做消息推送。服务端的MQTT服务采用的是最新的V5版本协议，采用TCP协议，虽然TTdMqtt仍然是指定了4版本，但不影响消息的推送。 本demo经测试可用，有需要的朋友可参考。