摘要：对基于MATLAB 6．x的BP人工神经网络工具箱进行了简要的介绍，并将BP人工神经网络应用到土壤环境质量现状评价中。编制了基于MATLAB 6．x土壤环境质量评价程序，并对影响评价结果的训练集的构建、隐层神经元数量的选择、训练过程的建立等问题进行了探讨。结果表明，用随机函数rand或线性函数linspace内插生成网络的训练集是可行的，BP网络隐层的传递函数为tansig。神经元数量为5（用rand函数生成训练集）或8（用linspace函数生成训练集），输出层的传递函数为purelin，神经元数量为1。训练集中加入一定的噪声更有利于提高网络的识别能力。在此基础上，将构建的网络应用到实际土壤环境质量评价中，并将评价的结果与其他评价方法得出的结果进行了比较，表明BP人工神经网络应用到土壤环境质量评价中是切实可行的。

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