摘要：BP前馈网络，应用的最为广泛的神经网络，目前拥有许多算法。研究了Matlab神经网络工具箱提供的多种BP算法函数各自的优势和不足，以能在各种不同条件面对不同问题时选用更合适更快速的算法。在介绍了这些算法的基本原理的基础上，以一级倒立摆模型为例进行仿真研究。分别选用简单网络和复杂网络，并对学习步长做了改变，对比了各种BP算法在不同情况下的迭代次数和仿真时间，验证了新型BP算法的优势，得出了对简单网络和复杂网络应该如何选用BP算法的结论。

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