MATLAB神经网络工具箱详解
神经网络工具箱操作
1. 打开MATLAB，在命令行输入nntool，将出现如下界面：图1 神经网络工具箱主界面其中最主要的分为6个部分：第1部分中显示的是系统的输入数据；第2部分是系统的期望输出；第3部分是网络的计算输出；第4部分是网络的误差，即2和3之间的差异；第5部分呈现的是已经建立的神经网络实例；第6部分的两个按钮分别负责数据的导入和网络模型的建立。
2. 点击“Import”按钮，分别导入输入数据与目标输出数据（数据可从工作区导入，也可从文件导入）：图2 导入输入数据集图3 导入期望输出数据集导入数据后主界面的情况如下：图4 导入数据后的情况重要说明：神经网络的数据是以列为基本单位的，即输入与输出数据的列数必须相同，否则将报错！如果原先数据是以行为单位组织的话，可以先在MATLAB 中实现转置然后再导入，即B = A’。
3.现在需要的数据已经有了，下一步就是建立一个神经网络模型对数据集进行学习。
以下步骤以BP网络为例，首先点击“New”按钮，出现如下界面：几个重要部分已在上图中框出：1处用于定义该神经网络的名称；2处用于选择神经网络的类型；3处用于选择网络的输入数据；4处用于确定网络的期望输出数据；5、6、7处分别对神经网络的主要机制函数进行设置；8处设置网络层数；9处用于选择各网络层（需要说明的是：第1层指的是隐含层而不是输入层），从而在10和11处可以对该层的神经元个数和传递函数进行设置；12处按钮可以用于查看当前所设置的神经网络的结构图（下附图）；点击13处按钮即可生成对应的神经网络模型。
前面只是简单地介绍了各个部分的作用，具体参数应该如何设置就只有各位自行去学习相关的文献了，此处不再多言。
图6 神经网络结构预览4.现在模型和数据都有了，下一步该进行模型的训练了。
回到主界面如下：图7 回到主界面选中我们刚才建立的神经网络模型，然后点击“Open”按钮，将会出现如下界面：图8 神经网络界面在这里主要介绍两个选项卡中的内容，一个是“Train”，另一个是“Adapt”。
matlab神经网络工具箱简介和函数及示例
目前，神经网络工具箱中提供的神经网络模型主 要应用于：
函数逼近和模型拟合 信息处理和预测 神经网络控制 故障诊断
神经网络实现的具体操作过程：
• 确定信息表达方式； • 网络模型的确定； • 网络参数的选择； • 训练模式的确定； • 网络测试
• 确定信息表达方式：
将领域问题抽象为适合于网络求解所能接受的 某种数据形式。
函数类型 输入函数
其它
函数名 称
netsum netprcd concur dotprod
函数用途
输入求和函数 输入求积函数 使权值向量和阈值向量的结构一致 权值求积函数
BP网络的神经网络工具箱函数
函数类型
函数名称 函数用途
前向网络创建 函数
传递函数
学习函数
函数类型 性能函数 显示函数
函数名 函数用途 称
三、BP网络学习函数
learngd 该函数为梯度下降权值/阈值学习函数，通过神经 元的输入和误差，以及权值和阈值的学习速率， 来计算权值或阈值的变化率。
调用格式; [dW,ls]=learngd(W,P,Z,N,A,T,E,gW,gA,D,LP,LS)
二、神经元上的传递函数
传递函数是BP网络的重要组成部分，必须是连续可 微的，BP网络常采用S型的对数或正切函数和线性函数。
• Logsig 传递函数为S型的对数函数。 调用格式为： • A=logsig（N）
N：Q个S维的输入列向量； A：函数返回值，位于区间(0,1) 中
② info=logsig（code）
问题形式的种类：
数据样本已知； 数据样本之间相互关系不明确； 输入/输出模式为连续的或者离散的； 输入数据按照模式进行分类，模式可能会 具有平移、旋转或者伸缩等变化形式； 数据样本的预处理； 将数据样本分为训练样本和测试样本
如何进行MATLAB神经网络的训练和预测
如何进行MATLAB神经网络的训练和预测【第一章】MATLAB神经网络的基础知识神经网络是一种模拟人类神经系统运行方式的计算模型，它通过模拟人类的感知、学习和决策过程，可以对复杂的问题进行处理和求解。
在实际应用中，MATLAB是一个常用的工具来进行神经网络的训练和预测。
本章将介绍MATLAB 神经网络的基础知识，包括神经网络的原理、MATLAB的神经网络工具箱以及神经网络训练和预测的一般步骤。
1.1 神经网络的原理神经网络由神经元（neuron）组成，每个神经元接收多个输入并产生一个输出。
神经网络的基本单元是感知器（perceptron），它由权重、偏置和激活函数组成。
权重决定了输入对输出的影响程度，偏置用于调整输出的偏移量，激活函数用于处理神经元的输出。
通过调整权重和偏置，神经网络可以学习和适应不同的输入输出模式。
常见的神经网络包括前馈神经网络（feedforward neural network）、循环神经网络（recurrent neural network）和卷积神经网络（convolutional neural network）。
前馈神经网络是最基本的神经网络类型，信息只能在网络中的一个方向流动，即从输入层到输出层。
循环神经网络具有反馈连接，可以记忆之前的状态信息，适用于序列数据的处理。
卷积神经网络则主要用于图像和语音等二维数据的处理。
1.2 MATLAB神经网络工具箱MATLAB提供了一个神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），用于设计、训练和模拟神经网络。
该工具箱包括多种神经网络类型、各种激活函数、训练算法和性能函数等各种功能模块。
使用MATLAB神经网络工具箱可以方便地进行神经网络的建模和仿真。
在MATLAB神经网络工具箱中，神经网络被表示为一个网络对象（network object）。
网络对象由一系列图层（layer）组成，每个图层由若干个神经元组成。
网络对象还包括连接权重矩阵、偏置向量和训练参数等属性。
第六章 神经网络工具箱的应用
n 个不同的投入组合
m 项 投 入
x11 x1 j x1n x 21 x2 j x 2 n x m 1 xmj xmn
输入层矩阵
49
在下拉菜单中选择输入层 数据矩阵向量
在下拉菜单中选择输出层 数据矩阵向量
27
在输入数据栏中出现了 u
28
点击“Simulate”选项 卡
仿真测试
在Inputs一栏中导入新的需要测试的 数据 u
点击“Simulate Network”按 钮
点击“OK”按钮
29
仿真测试结果
在“Output Data”中选 择仿真输出的网络
单击“Export”按钮
30
选择“network1_outputs”
58
如果拟合效果差可以再重 新训练神经网络模型。
调整隐藏层的神经元个数 点击下一步
59
函数拟合第七步
变量名。数据存储在变量中，在Matlab的命 令窗口中输入变量名即可显示出数据。
单击，保存结果。
60
输出权值：在command窗口敲入命令net.iw{1,1}，获得当前输入层的权值。
61
输出阈值：在command窗口敲入命令net.b{1}，获得当前输入层的阈值。
点击下拉菜单进行选取
默认为LEARNGDM算法 （最速下降法）
隐藏层所使用的转移函数类型
所有参数设置完成后， 单击“View”预览一下创 建的模型。
13
预览后没有问题，单击“Create”按钮，创建网络。
单击“OK”按钮，返回神经网络数据管理窗 口。
选中“Network1”选项，单击“Open”按钮， 打开神经网络框图。
MATLAB神经网络工具箱中的函数属性及其参数定义
3.3 MATLAB神经网络工具箱中的网 络子对象属性
子对象的属性定义了网络的各个子对象：输入向量、 网络层、输出向量、目标向量、权值向量和阈值向量的属 性。 1．输入向量 （１）size属性： net.inputs{i}.size定义了网络各维输入向量 的元素数目，可以被设置为零或正整数。 （２）range属性：net.inputs{i}.range定义了第维输入向量中 每个元素的取值范围，其值是一个 的矩阵。 R2 （３）userdata属性：net.input{i}.userdata和erdata 为用 户提供了关于输入向量的用户信息的地方，它预先只定义 了一个字段，其值为一提示信息。
N N
3.2 MATLAB神经网络工具箱中的网络对 象属性
（６）targetConnect属性：net.targetConnect定义各网络层是 否和目标向量有关，其值为 的布尔型向量（0或1）。 1 N （７）outputConnect属性：net.outputConnect 属性定义各网 络层是否作为输出层，其值为 的布尔型向量（0或 1）。 1 N （８）targetConnect：该属性定义了神经网络的目标层，即 网络哪些层的输出具有目标矢量。其属性值为 维的 布尔量矩阵。 1 N （９）numOutputs：该属性定义了神经网络输出矢量的个数， 属性值为只读变量，其数值为网络中输出层的总数 (sum(net.outputConnect))。
3.2 MATLAB神经网络工具箱中的网络对 象属性
1．结构属性-结构属性决定了网络子对象的数目（包括
输入向量、网络层向量、输出向量、目标向量、阈值 向量和权值向量的数目）以及它们之间的连接关系。 无论何时，结构属性值一旦发生变化，网络就会自动 重新定义，与之相关的其他属性值也会自动更新。 （1）numInputs属性：net.numInputs属性定义了网络的 输入源数，它可以被设置为零或正整数。
MATLAB工具箱的使用
MATLAB工具箱的使用MATLAB®是一种强大的科学计算软件，广泛应用于各个领域的数学建模、数据分析、仿真和算法开发等工作中。
为了满足不同领域的需求，MATLAB提供了许多不同的工具箱。
这些工具箱包含了各种不同领域的函数和工具，可以帮助用户更加高效地进行数据处理、模拟和算法开发等工作。
下面将介绍几个常用的MATLAB工具箱，以及它们的使用方法：1.信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）：这个工具箱提供了一系列处理数字信号的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行信号滤波、功率谱估计、频谱分析、时间频率分析等操作。
该工具箱还提供了许多基本信号处理算法，如滤波器设计、卷积和相关等。
例如，用户可以使用`filtfilt(`函数对信号进行零相移滤波，以去除噪声。
2.图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）：图像处理工具箱提供了一系列处理数字图像的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行图像的读取、显示、修改、增强和分析等操作。
该工具箱包含了许多常用的图像处理算法，如图像滤波、边缘检测、形态学处理和图像分割等。
例如，用户可以使用`imread(`函数读取图像，然后使用`imshow(`函数显示图像。
3.控制系统工具箱（Control System Toolbox）：这个工具箱提供了一系列用于分析和设计控制系统的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行控制系统的建模、稳定性分析、根轨迹设计和频域分析等操作。
该工具箱还提供了许多常用的控制系统设计方法，如PID控制器设计和状态空间控制器设计等。
例如，用户可以使用`tf(`函数创建传递函数模型，然后使用`step(`函数绘制系统的阶跃响应。
4.优化工具箱（Optimization Toolbox）：优化工具箱提供了一系列用于求解优化问题的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行线性规划、非线性规划和整数规划等操作。
MATLABANN工具箱实用指南
这个简洁的网络符号每一次都会被用到，向量的大小会显示在矩阵变量名字的下面。我 们希望这个符号会让你理解神经网络的结构以及与之相关的矩阵数学。
正如前面所讨论的，当特定的转移函数在一张图中被使用时，转移函数将用上面所示的 符号代替。下面是几个例子：
输入和层 我们将要讨论多层网络，所以我们需要拓展我们的符号来描述这样的网络。特别是我们 要弄清连接输入的权重矩阵和连接层的权重矩阵之间的区别。我们也要分清权重矩阵的目的 和源。 我们将把连接输入的权重矩阵成为输入权重，把来自层输出的权重矩阵称为层矩阵。进 一步说，我们在各个权重和其他网络元素中将用上标区分源（第二个标号）和目的（第一个 标号）。作为示例，我们用简化的形式重画了上面所画的单层多输入网络。 你可以看到，我们把连接输入向量 p 的权重矩阵标记为输入权重矩阵(IW1,1)，第二个 标号 1 是源，第二个标号 1 是目的。同样，第一层的元素，比如偏置、网络输入和输出都有 上标 1 来表示它们属于第一层。 在下一章节，我们将用 LW 表示层权重矩阵，用 IW 表示输入权重矩阵。 你可以复习以下这一章开始的符号那一节，它把特定的网络 net 中用数学符号表示的层 权重矩阵转换成代码，如下所示： IW1,1 net. IW{1,1} 这样,你就可以写代码来得到对转移函数的网络输入了： n{1}=net.IW{1,1}*p+net.b{1} 多层神经元网络 一个网络可以有几层，每一层都有权重矩阵 W，偏置向量 b 和输出向量 a。为了区分这 些权重矩阵、输出矩阵等等，在图中的每一层，我们都为感兴趣的变量以上标的形式增加了 层数。你能够看到在下面所示的三层网络图和等式中使用层符号。
得到加权值输入求和节点。它们的和是 Wp，单行矩阵 W 和向量 p 的点乘。
MATLAB工具箱的功能及使用方法
MATLAB工具箱的功能及使用方法引言：MATLAB是一种常用的用于数值计算和科学工程计算的高级计算机语言和环境。
它的灵活性和强大的计算能力使得它成为工程师、科学家和研究人员的首选工具之一。
而在MATLAB中，工具箱则提供了各种专业领域的功能扩展，使得用户能够更方便地进行数据分析、信号处理、优化和控制系统设计等任务。
本文将介绍MATLAB工具箱的一些常见功能及使用方法，并探讨其在不同领域中的应用。
一、图像处理工具箱图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）是MATLAB的核心工具之一，它提供了一套强大的函数和算法用于处理和分析数字图像。
在图像处理方面，可以使用MATLAB工具箱实现各种操作，如图像增强、降噪、边缘检测、图像分割等。
其中最常用的函数之一是imread，用于读取图像文件，并将其转换为MATLAB中的矩阵形式进行处理。
此外，还有imwrite函数用于将处理后的图像保存为指定的文件格式。
二、信号处理工具箱信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）是用于处理连续时间和离散时间信号的工具箱。
它提供了一系列的函数和工具用于信号的分析、滤波、变换和频谱分析等操作。
在该工具箱中，最常用的函数之一是fft，用于计算信号的快速傅里叶变换，从而获取信号的频谱信息。
此外，还有滤波器设计函数，用于设计和实现各种数字滤波器，如低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
三、优化工具箱优化工具箱（Optimization Toolbox）提供了解决各种优化问题的函数和算法。
MATLAB中的优化工具箱支持线性规划、非线性规划、整数规划、二次规划等多种优化问题的求解。
其中最常用的函数之一是fmincon，用于求解无约束和约束的非线性优化问题。
通过传入目标函数和约束条件，该函数可以找到满足最优性和约束条件的最优解。
四、控制系统工具箱控制系统工具箱（Control System Toolbox）用于建模、设计和分析各种控制系统。
Matlab中的神经网络工具箱介绍与使用
Matlab中的神经网络工具箱介绍与使用神经网络是一种模拟人脑思维方式的计算模型，它通过由多个神经元组成的网络，学习数据的特征和规律。
在计算机科学领域，神经网络被广泛应用于模式识别、数据挖掘、图像处理等诸多领域。
Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了专门用于神经网络设计和实现的工具箱。
本文将介绍Matlab中的神经网络工具箱，并探讨其使用方法。
一、神经网络工具箱的概述Matlab中的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）是一款用于构建和训练神经网络的软件包。
它提供了丰富的函数和工具，可用于创建不同类型的神经网络结构，如前向神经网络、反向传播神经网络、径向基函数神经网络等。
神经网络工具箱还包括了各种训练算法和性能函数，帮助用户对神经网络进行优化和评估。
二、神经网络的构建与训练在使用神经网络工具箱前，我们需要先了解神经网络的基本结构和原理。
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都包含多个神经元。
输入层接受外部输入数据，通过权重和偏置项传递给隐藏层，最终输出到输出层，形成网络的输出结果。
构建神经网络的第一步是定义网络的结构，可以使用神经网络工具箱中的函数创建不同层和神经元的结构。
例如，使用feedforwardnet函数可以创建一个前向神经网络，输入参数指定了每个隐藏层的神经元数量。
然后，可以使用train函数对神经网络进行训练。
train函数可以选择不同的训练算法，如标准反向传播算法、Levenberg-Marquardt算法等。
通过设置训练参数，例如训练迭代次数和学习速率等，可以对网络进行优化。
三、神经网络的应用案例神经网络在许多领域都有广泛的应用，下面以图像分类为例，介绍如何使用神经网络工具箱来训练一个图像分类器。
首先，我们需要准备训练数据和测试数据。
训练数据通常包含一组已经标记好的图像和相应的标签。
为了方便处理，我们可以将图像转化为一维向量，并将标签转化为二进制编码。
MATLAB中的神经网络工具箱详解
MATLAB中的神经网络工具箱详解神经网络是一种模拟人脑神经系统工作方式的计算模型，广泛应用于科学、工程和金融等领域。
而在MATLAB软件中，也有专门的神经网络工具箱，提供了丰富的功能和算法，用于实现神经网络的建模、训练和应用。
本文将对MATLAB中的神经网络工具箱进行详细的解析和介绍。
一、神经网络基础知识在深入了解MATLAB神经网络工具箱之前，我们首先来了解一些神经网络的基础知识。
1. 神经元和激活函数神经元是神经网络的基本单位，它接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数将输入转化为输出。
在MATLAB中，可以使用`newff`函数创建一个前馈神经网络，可以通过`sim`函数进行网络的模拟和计算。
2. 训练算法神经网络的训练是指通过一系列的输入和输出样本来调整网络的参数，使得网络能够正确地学习和推断。
常用的训练算法包括误差逆传播算法（Backpropagation）、Levenberg-Marquardt算法等。
在MATLAB中，可以使用`train`函数进行网络的训练，可以选择不同的训练算法和参数。
二、MATLAB神经网络工具箱的使用1. 创建神经网络对象在MATLAB中，可以使用`newff`函数创建一个前馈神经网络对象，该函数的参数包括网络的结构、激活函数等。
例如，`net = newff(input, target, hiddenSize)`可以创建一个具有输入层、隐藏层和输出层的神经网络对象。
2. 设置神经网络参数创建神经网络对象后，可以使用`setwb`函数设置网络的权重和偏置值，使用`train`函数设置网络的训练算法和参数。
例如，`setwb(net, weights, biases)`可以设置网络的权重和偏置值。
3. 神经网络的训练神经网络的训练是通过提供一系列的输入和输出样本，调整网络的参数使得网络能够正确地学习和推断。
在MATLAB中，可以使用`train`函数进行网络的训练，该函数的参数包括训练集、目标值、训练算法和其他参数。
Matlab各工具箱功能简介(部分)
Matlab各工具箱功能简介(部分)Ｔoolbo某工具箱序号工具箱备注一、数学、统计与优化1 Symbolic Math Toolbo某符号数学工具箱Symbolic Math Toolbo某? 提供用于求解和推演符号运算表达式以及执行可变精度算术的函数。
您可以通过分析执行微分、积分、化简、转换以及方程求解。
另外，还可以利用符号运算表达式为 MATLAB?、Simulink? 和Simscape? 生成代码。
Symbolic Math Toolbo某包含 MuPAD? 语言，并已针对符号运算表达式的处理和执行进行优化。
该工具箱备有 MuPAD 函数库，其中包括普通数学领域的微积分和线性代数，以及专业领域的数论和组合论。
此外，还可以使用 MuPAD 语言编写自定义的符号函数和符号库。
MuPAD 记事本支持使用嵌入式文本、图形和数学排版格式来记录符号运算推导。
您可以采用 HTML 或 PDF 的格式分享带注释的推导。
2 Partial Differential Euqation Toolbo某偏微分方程工具箱偏微分方程工具箱?提供了用于在2D，3D求解偏微分方程（PDE）以及一次使用有限元分析。
它可以让你指定和网格二维和三维几何形状和制定边界条件和公式。
你能解决静态，时域，频域和特征值问题在几何领域。
功能进行后处理和绘图效果使您能够直观地探索解决方案。
你可以用偏微分方程工具箱，以解决从标准问题，如扩散，传热学，结构力学，静电，静磁学，和AC电源电磁学，以及自定义，偏微分方程的耦合系统偏微分方程。
3 Statistics Toolbo某统计学工具箱Statistics and Machine Learning Toolbo某提供运用统计与机器学习来描述、分析数据和对数据建模的函数和应用程序。
您可以使用用于探查数据分析的描述性统计和绘图，使用概率分布拟合数据，生成用于Monte Carlo 仿真的随机数，以及执行假设检验。
第四课 MATLAB NN工具箱 人工神经网络理论及应用 教学课件
Net对象属性(shǔxìng)：函数属性 (shǔxìng)
定义了在权值调整，初始化，性能计算或训 练时采用的算法
adaptFcn：权值/阈值(yùzhí)调整 initFcn：初始化权值/阈值(yùzhí) performFcn：性能指标函数 trainFcn：训练函数信号处理
w (k 1 ) w (k ) Δ (k w 1 )
训练函数(hánshù)：traingdm 演示 ：nnd12mo
第十七页，共24页。
MATLAB BP算法: 学习(xuéxí)速率 可变BP
(k1) k kd ine c c((k k))
J(k1)J(k) J(k1)J(k)
训练(xùnliàn)函数：traingdx 演示 ：nnd12vl
25 训练周期
net.trainParam.time inf 最多训练时间
不同训练函数对应参数可能不同
第十二页，共24页。
Net对象(duìxiàng)属性：权值/阈 值
基于权值和阈值属性的访问方式(fāngshì)： IW 输入权值； LW 网络层权值； b 阈值(输入层+网络层)
演示
第十三页，共24页。
支持以下 (yǐxià)NN模型：
感知器 BP网络 RBFN网络 竞争型网络 自组织网络 反响网络
时延网络(wǎngluò)
NARX网络 (wǎngluò)
自定义网络 (wǎngluò)
第三页，共24页。
MATLAB NN工具箱功能 (gōngnéng)
NNET 5.0含近200个工具箱函数，包括 (bāokuò)：
பைடு நூலகம்Δ(k w ) g (k) 0
训练(xùnliàn)函数：trainrp
MATLAB-神经网络工具箱-PPT
train
net=train(net, P, T)
被训练网络 输入向量 目标向量
net.tranParam.epochs=10 ; %预定的最大训 练次数为10, 感知器经过最多训练10次后停止,
adapt
net=adapt(net, P, T) 自适应训练函数
权值和阀值学习函数
learnp
dW=learnp(W,P,Z,N,A,T,E,D,gW,gA,LP,LS)
两个长度为5的向量构成输入样本矩阵P，行向量T为目标向量。利用PLOTPV画 出这个向量的图像。例如： P = [-0.5 -0.5 +0.3 -0.1 -4; -0.5 +0.5 -0.5 +1.0 5]; T = [1 1 0 0 1]; plotpv(P,T); % plotpv函数利用感知器的输入向量和目标向量来画输入向量的图像
dW:权值或阀值的变化矩阵 W:权值矩阵或阀值向量 P:输入向量 T:目标向量 E:误差向量 其他可以忽略,设为[ ]
learnpn 归一化学习函数
网络仿真函数
sim
a = sim(net, P)
网络输出
输入向量
➢分类结果显示绘图函数
plotpv
plotpv(P,T)
画输入向量的图像
plotpc
plotpc(W,b)
这个感知器正确的区分了我们的新点(用红色表示)作为”zero”类(用圆圈表示)， 而不是”one”类(用+号表示)，尽管需要比较长的训练时间，这个感知器仍然适当的进 行了学习。最后放大感兴趣的区域
实验一 利用感知器进行分类(2)
Step3 添加神经元的初始化值到分类图
初始化的权值被设为0，因此任何输入都会给出同样的输出，并且分类线不会 出现在这个图中，不用害怕，我们会继续训练这个神经网。 hold on linehandle = plotpc(net.IW{1},net.b{1}); //plotpc函数用来画分类线
Matlab神经网络工具箱介绍(Neural Network Toolbox)
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10
• <step.3>建立网络
• Network/Data
Manager窗口中New… 打开Create Network or Data，如右图。
• Name：定义网络名为 network1
• 选择Input/Target Data,设置训练函数等参 数。
• View：查看模型
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f ( p)
Forecasting error xn1 t '
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6
• <step.1>数据构造与预处理 •
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• <step.2>训练数据导入nntool
• 根据数据的多少，数据文件的格式等获取样本 数据的方法有：
• 1）直接输入数据：通过采用元素列表方式输 入。适用于样本数目较少时。New…按钮
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21
总结
需要注意的是,源文件名及路径名不能是汉 字,否则导致读取文件失败。
本部分介绍了MATLAB 神经网络工具箱的 图形用户界面,为尚不熟悉以MATLAB 编程进 行神经网络设计与仿真的用户提供了一个非常 好的交互式图形界,使得神经网络的设计和仿真 变得轻而易举。
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单击Simulate Network按钮,则在Network/ Data Manager窗口的Outputs和Errors区域分 别显示出相应的仿真结果，选中变量名,单击该 窗口的Open按钮,弹出数据窗口,在该窗口可以 查看仿真结果的具体数据,如图 所示。
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• <step.6>结果Export和Save
MATLAB神经网络工具箱
MATLAB神经网络工具箱与液位控制BP 模型的设计与仿真随着科学技术的发展，在控制领域中被控对象变得越来越复杂，控制系统呈现出复杂的非线性、时变及不确定性的特点，难于精确建模，有的虽然可以建立粗略的模型，但求解困难。
人工神经网络具有一定的自学习、自适应和非线性映射能力及容错性等优点，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了一条新的途径。
其中，BP 网络，即基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络，由于它可以以任意精度逼近任意的连续函数，因此被广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类、智能控制及预测等领域。
MATLAB神经网络工具箱是以神经网络理论作为背景的专业工具箱，本文针对某发电厂液位控制建立BP 预测模型，利用目前工程领域流行的MATLAB 6.1中提供的神经网络工具箱，对网络模型进行训练和仿真，给出优化的BP 模型实现步骤。
MATLAB及其神经网络工具箱MATLAB是由MATHWORKS公司开发的一个高性能的技术计算语言。
它在一个简单易用的交互式环境中集成了计算、可视化和程序设计等强大的功能。
神经网络工具箱是MATLAB中集成的一个重要工具箱，工具箱中提供了面向不同神经网络模型特别是BP网络模型的丰富多彩的网络学习和训练函数，其中包括了BP算法和各种改进BP算法，为神经网络的仿真分析提供了极大的方便，从而使MATLAB成为目前世界上最为流行的神经仿真平台。
用户只要调用工具箱中相关函数并输入参数，就可以完成相应的训练仿真。
在本文液位控制BP模型的设计与仿真研究中，主要用到以下几个函数及其主要参数：1)Newff格式: net = newff(PR,[S1 S2… S nl],{TF1 TF2… TF nl},BTF,BLF,PF)其中net是神经网络名；S i是第i层神经网络的神经元个数，网络共有nl层；TFi 是第i层网络神经元的转移函数，缺省为tansig； BTF是BP训练函数，缺省为trainlm；BLF 是学习函数，缺省为learngdm；PF是性能函数，缺省为mse。
[matlab工具箱]神经网络NeuralNet
![[matlab工具箱]神经网络NeuralNet](https://img.taocdn.com/s3/m/1defa8ed710abb68a98271fe910ef12d2af9a9ae.png)
[matlab⼯具箱]神经⽹络NeuralNet//⽬的是学习在BP神经⽹络的基础上添加遗传算法，蚁群算法等优化算法来优化⽹络，这是后话。
先简单了解了MATLAB中的神经⽹络⼯具箱，⼯具箱功能还是⾮常强⼤的，已经可以拟合出⾮常多的曲线来分析了。
神经⽹络⼯具箱选择（4种）今天下载了⾃带的example跑了⼀次试⼀下选择隐藏神经元个数训练结束后可以在plot查看各种图表，这⾥只对⼯具箱操作做简单介绍最近⼀段时间在研究如何利⽤预测其销量个数，在⽹上搜索了⼀下，发现了很多模型来预测，⽐如利⽤回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是⾃⼰在结合实际的⼯作内容，发现这⼏种模型预测的精度不是很⾼，于是再在⽹上进⾏搜索，发现神经⽹络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者SVM（⽀持向量机）等组合模型来进⾏预测，本⽂结合实际数据，选取了常⽤的BP神经⽹络算法，其算法原理，因⽹上⼀⼤堆，所以在此不必⼀⼀展⽰，并参考了这篇博⽂，运⽤matlab 2016a,给出了下⾯的代码，并最终进⾏了预测clcclear allclose all%bp 神经⽹络的预测代码%载⼊输出和输⼊数据load C:\Users\amzon\Desktop\p.txt;load C:\Users\amzon\Desktop\t.txt;%保存数据到matlab的⼯作路径⾥⾯save p.mat;save t.mat;%注意t必须为⾏向量%赋值给输出p和输⼊tp=p;t=t;%数据的归⼀化处理，利⽤mapminmax函数，使数值归⼀化到[-1.1]之间%该函数使⽤⽅法如下：[y,ps] =mapminmax(x,ymin,ymax)，x需归化的数据输⼊，%ymin，ymax为需归化到的范围，不填默认为归化到[-1,1]%返回归化后的值y，以及参数ps，ps在结果反归⼀化中，需要调⽤[p1,ps]=mapminmax(p);[t1,ts]=mapminmax(t);%确定训练数据，测试数据,⼀般是随机的从样本中选取70%的数据作为训练数据%15%的数据作为测试数据，⼀般是使⽤函数dividerand，其⼀般的使⽤⽅法如下：%[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(Q,trainRatio,valRatio,testRatio)[trainsample.p,valsample.p,testsample.p] =dividerand(p,0.7,0.15,0.15);[trainsample.t,valsample.t,testsample.t] =dividerand(t,0.7,0.15,0.15);%建⽴反向传播算法的BP神经⽹络，使⽤newff函数，其⼀般的使⽤⽅法如下%net = newff(minmax(p),[隐层的神经元的个数，输出层的神经元的个数],{隐层神经元的传输函数，输出层的传输函数｝,'反向传播的训练函数'),其中p为输⼊数据，t为输%tf为神经⽹络的传输函数，默认为'tansig'函数为隐层的传输函数，%purelin函数为输出层的传输函数%⼀般在这⾥还有其他的传输的函数⼀般的如下，如果预测出来的效果不是很好，可以调节%TF1 = 'tansig';TF2 = 'logsig';%TF1 = 'logsig';TF2 = 'purelin';%TF1 = 'logsig';TF2 = 'logsig';%TF1 = 'purelin';TF2 = 'purelin';TF1='tansig';TF2='purelin';net=newff(minmax(p),[10,1],{TF1 TF2},'traingdm');%⽹络创建%⽹络参数的设置net.trainParam.epochs=10000;%训练次数设置net.trainParam.goal=1e-7;%训练⽬标设置net.trainParam.lr=0.01;%学习率设置,应设置为较少值，太⼤虽然会在开始加快收敛速度，但临近最佳点时，会产⽣动荡，⽽致使⽆法收敛net.trainParam.mc=0.9;%动量因⼦的设置，默认为0.9net.trainParam.show=25;%显⽰的间隔次数%指定训练参数% net.trainFcn = 'traingd'; %梯度下降算法% net.trainFcn = 'traingdm'; %动量梯度下降算法% net.trainFcn = 'traingda'; %变学习率梯度下降算法% net.trainFcn = 'traingdx'; %变学习率动量梯度下降算法% (⼤型⽹络的⾸选算法)% net.trainFcn = 'trainrp'; % RPROP(弹性BP)算法,内存需求最⼩%共轭梯度算法% net.trainFcn = 'traincgf'; %Fletcher-Reeves修正算法% net.trainFcn = 'traincgp'; %Polak-Ribiere修正算法,内存需求⽐Fletcher-Reeves修正算法略⼤% net.trainFcn = 'traincgb'; % Powell-Beal复位算法,内存需求⽐Polak-Ribiere修正算法略⼤% (⼤型⽹络的⾸选算法)%net.trainFcn = 'trainscg'; % ScaledConjugate Gradient算法,内存需求与Fletcher-Reeves修正算法相同,计算量⽐上⾯三种算法都⼩很多% net.trainFcn = 'trainbfg'; %Quasi-Newton Algorithms - BFGS Algorithm,计算量和内存需求均⽐共轭梯度算法⼤,但收敛⽐较快% net.trainFcn = 'trainoss'; % OneStep Secant Algorithm,计算量和内存需求均⽐BFGS算法⼩,⽐共轭梯度算法略⼤% (中型⽹络的⾸选算法)%net.trainFcn = 'trainlm'; %Levenberg-Marquardt算法,内存需求最⼤,收敛速度最快% net.trainFcn = 'trainbr'; %贝叶斯正则化算法% 有代表性的五种算法为:'traingdx','trainrp','trainscg','trainoss', 'trainlm'%在这⾥⼀般是选取'trainlm'函数来训练，其算对对应的是Levenberg-Marquardt算法net.trainFcn='trainlm';[net,tr]=train(net,trainsample.p,trainsample.t);%计算仿真，其⼀般⽤sim函数[normtrainoutput,trainPerf]=sim(net,trainsample.p,[],[],trainsample.t);%训练的数据，根据BP得到的结果[normvalidateoutput,validatePerf]=sim(net,valsample.p,[],[],valsample.t);%验证的数据，经BP得到的结果[normtestoutput,testPerf]=sim(net,testsample.p,[],[],testsample.t);%测试数据，经BP得到的结果%将所得的结果进⾏反归⼀化，得到其拟合的数据trainoutput=mapminmax('reverse',normtrainoutput,ts);validateoutput=mapminmax('reverse',normvalidateoutput,ts);testoutput=mapminmax('reverse',normtestoutput,ts);%正常输⼊的数据的反归⼀化的处理，得到其正式值trainvalue=mapminmax('reverse',trainsample.t,ts);%正常的验证数据validatevalue=mapminmax('reverse',valsample.t,ts);%正常的验证的数据testvalue=mapminmax('reverse',testsample.t,ts);%正常的测试数据%做预测，输⼊要预测的数据pnewpnew=[313,256,239]';pnewn=mapminmax(pnew);anewn=sim(net,pnewn);anew=mapminmax('reverse',anewn,ts);%绝对误差的计算errors=trainvalue-trainoutput;%plotregression拟合图figure,plotregression(trainvalue,trainoutput)%误差图figure,plot(1:length(errors),errors,'-b')title('误差变化图')%误差值的正态性的检验figure,hist(errors);%频数直⽅图figure,normplot(errors);%Q-Q图[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(errors);%参数估计均值,⽅差,均值的0.95置信区间,⽅差的0.95置信区间[h1,sig,ci]= ttest(errors,muhat);%假设检验figure, ploterrcorr(errors);%绘制误差的⾃相关图figure, parcorr(errors);%绘制偏相关图运⾏之后的，结果如下：BP神经⽹络的结果分析图训练数据的梯度和均⽅误差之间的关系图验证数据的梯度与学习次数残差的正态的检验图（Q-Q图）在⽹上，发现可以通过神经⽹络⼯具箱这个GUI界⾯来创建神经⽹络,其⼀般的操作步骤如下：1：在输⼊命令⾥⾯输⼊nntool命令，或者在应⽤程序这个选项下找到Netrual Net Fitting 这个应⽤程序，点击打开，就能看见如下界⾯2：输⼊数据和输出数据的导⼊（在本⽂中选取了matlab⾃带的案例数据）3：随机选择三种类型的数据所占的样本量的⽐例，⼀般选取默认即可4：隐层神经元的确定5：训练算法的选取，⼀般是选择默认即可，选择完成后点击<train>按钮即可运⾏程序6：根据得到的结果，⼀般是MSE的值越⼩，R值越接近1，其训练的效果⽐较，并第⼆张图给出了神经⽹络的各参数的设置以及其最终的结果，其拟合图R越接近1，模型拟合的更好最终的结果图7：如果所得到的模型不能满⾜你的需求，则需重复上述的步骤直⾄能够得到你想要的精确度8：将最终的得到的各种数据以及其拟合值进⾏保存，然后查看，就可以得到所要的拟合值最后参考了⽹上和MATLAB的帮助，给出了⼀些与神经⽹络相关的函数，希望能够帮助⼤家。
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MATLAB 图形用户界面功能:
——作者：强哥1573：2017-09-01 nnstart - 神经网络启动GUI
nctool - 神经网络分类工具
nftool - 神经网络的拟合工具
nntraintool - 神经网络的训练工具
nprtool - 神经网络模式识别工具
ntstool - NFTool神经网络时间序列的工具
nntool - 神经网络工具箱的图形用户界面。
查看- 查看一个神经网络。
网络的建立功能。
cascadeforwardnet - 串级，前馈神经网络。
competlayer - 竞争神经层。
distdelaynet - 分布时滞的神经网络。
elmannet - Elman神经网络。
feedforwardnet - 前馈神经网络。
fitnet - 函数拟合神经网络。
layrecnet - 分层递归神经网络。
linearlayer - 线性神经层。
lvqnet - 学习矢量量化（LVQ）神经网络。
narnet - 非线性自结合的时间序列网络。
narxnet - 非线性自结合的时间序列与外部输入网络。
newgrnn - 设计一个广义回归神经网络。
newhop - 建立经常性的Hopfield网络。
newlind - 设计一个线性层。
newpnn - 设计概率神经网络。
newrb - 径向基网络设计。
newrbe - 设计一个确切的径向基网络。
patternnet - 神经网络模式识别。
感知- 感知。
selforgmap - 自组织特征映射。
timedelaynet - 时滞神经网络。
利用网络。
网络- 创建一个自定义神经网络。
SIM卡- 模拟一个神经网络。
初始化- 初始化一个神经网络。
适应- 允许一个神经网络来适应。
火车- 火车的神经网络。
DISP键- 显示一个神经网络的属性。
显示- 显示的名称和神经网络属性
adddelay - 添加延迟神经网络的反应。
closeloop - 神经网络的开放反馈转换到关闭反馈回路。
formwb - 表格偏见和成单个向量的权重。
getwb - 将它作为一个单一向量中的所有网络权值和偏差。
noloop - 删除神经网络的开放和关闭反馈回路。
开环- 转换神经网络反馈，打开封闭的反馈循环。
removedelay - 删除延迟神经网络的反应。
separatewb - 独立的偏见和重量/偏置向量的权重。
setwb - 将所有与单个矢量网络权值和偏差。
Simulink的支持。
gensim - 生成Simulink模块来模拟神经网络。
setsiminit - 集神经网络的Simulink模块的初始条件
getsiminit - 获取神经网络Simulink模块的初始条件
神经元- 神经网络Simulink的模块库。
培训职能。
trainb - 批具有重量与偏见学习规则的培训。
trainbfg - 的BFGS拟牛顿倒传递。
trainbr - 贝叶斯规则的BP算法。
trainbu - 与重量与偏见一批无监督学习规则的培训。
trainbuwb - 与体重无监督学习规则与偏见一批培训。
trainc - 循环顺序重量/偏见的培训。
traincgb - 共轭鲍威尔比尔重新启动梯度反向传播。
traincgf - 共轭弗莱彻-里夫斯更新梯度反向传播。
traincgp - 共轭波拉克- Ribiere更新梯度反向传播。
traingd - 梯度下降反向传播。
traingda - 具有自适应LR的反向传播梯度下降。
traingdm - 与动量梯度下降。
traingdx - 梯度下降瓦特/惯性与自适应LR的反向传播。
trainlm - 采用Levenberg -马奎德倒传递。
trainoss - 一步割线倒传递。
trainr - 随机重量/偏见的培训。
trainrp - RPROP反向传播。
trainru - 无监督随机重量/偏见的培训。
火车- 顺序重量/偏见的培训。
trainscg - 规模化共轭梯度BP算法。
绘图功能。
plotconfusion - 图分类混淆矩阵。
ploterrcorr - 误差自相关时间序列图。
ploterrhist - 绘制误差直方图。
plotfit - 绘图功能适合。
plotinerrcorr - 图输入错误的时间序列的互相关。
plotperform - 小区网络性能。
plotregression - 线性回归情节。
plotresponse - 动态网络图的时间序列响应。
plotroc - 绘制受试者工作特征。
plotsomhits - 小区自组织图来样打。
plotsomnc - 小区自组织映射邻居的连接。
plotsomnd - 小区自组织映射邻居的距离。
plotsomplanes - 小区自组织映射重量的飞机。
plotsompos - 小区自组织映射重量立场。
plotsomtop - 小区自组织映射的拓扑结构。
plottrainstate - 情节训练状态值。
plotwb - 图寒春重量和偏差值图。
列出其他神经网络实现的功能。
nnadapt - 适应职能。
nnderivative - 衍生功能。
nndistance - 距离函数。
nndivision - 除功能。
nninitlayer - 初始化层功能。
nninitnetwork - 初始化网络功能。
nninitweight - 初始化权函数。
nnlearn - 学习功能。
nnnetinput - 净输入功能。
nnperformance - 性能的功能。
nnprocess - 处理功能。
nnsearch - 线搜索功能。
nntopology - 拓扑结构的功能。
nntransfer - 传递函数。
nnweight - 重量的功能。
nndemos - 神经网络工具箱的示威。
nndatasets - 神经网络工具箱的数据集。
nntextdemos - 神经网络设计教科书的示威。
nntextbook - 神经网络设计教科书的资讯。