ANN_matlab
基于MATLAB实现的ANN方法在安全评价中的应用
４ 电教手段是培养学生交际能力的港船
对于小学生来说， 一堂 ４０ 分钟的课， 确实很难始终如一高度 集中注意力， 尤其在课临近结束时， 特别容易分散注意力， 降低课 堂效率。因此， 在一节课进入尾声时， 教师可以展示几幅对话场 景， 让学生自由对话， 然后看着动画， 随着画面的变化给动画配 音， 使他们在轻松活泼的氛围中进行交际性练习， 培养他们仔细 观察事物， 善于用英语思维和表达的好习惯。
网络的泛化推广能力是衡量神经网络性能好坏的重要标志。 一 个“ 过 度 训 练 ”（Ｏ ｖｅｒｆｉｔｔｉｎｇ）的 神 经 网 络 可 能 会 对 训 练 样 本 集 达 到较高的匹配效果， 但对于一个新的输入样本矢量却可能会产生 与目标矢量差别较大的输出， 即神经网络不具有或具有较差的推 广 能 力 。在 正 则 化 方 法 中 通 过 修 正 神 经 网 络 的 训 练 性 能 函 数 来 提 高其推广能力。通过采用新的性能指标函数， 可以在保证网络训 练误差尽可能小的情况下使网络具有较小的权值， 即使得网络的 有效权值尽可能少， 这实际上相当于自动缩小了网络的规模。下 面选用 Ｔｒａｉｎｂｒ 训练函数进行训练。 ３．２ 网络设计过程
人工神经网络建模matlab
四、反向传播算法（B-P算法）
• Back propagation algorithm
• 算法的目的：根据实际的输入与输出数据， 计算模型的参数（权系数）
• 1．简单网络的B-P算法
u (i) • (2) 设 k
表示第k层第i神经元所接收的信息
wk(i,j) 表示从第k-1层第j个元到第k层第i个元的权重，
ak (i) 表第k层第i个元的输出
• （3）设层与层间的神经元都有信息交换（否则， 可设它们之间的权重为零）；但同一层的神经元 之间无信息传输．
• (4) 设信息传输的方向是从输入层到输出层方向； 因此称为前向网络．没有反向传播信息．
• 分类结果：(1.24，1.80)，(1.28，1.84)属 于Af类；(1.40，2.04）属于 Apf类．
图2 分类直线图
• •缺陷：根据什么原则确定分类直线？
• 若取A=(1.46,2.10), B=(1.1,1.6)不变，则分类直线 变为 y=1.39x+0.071
分类结果变为： (1.24,1.80)， (1.40,2.04) 属于Apf类； (1.28,1.84)属于Af类
• 问：如果抓到三只新的蚊子，它们的触角长和翼长 分别为(l.24,1.80); (l.28，1.84)；（1.40，2.04）．问 它们应分别属于哪一个种类？
• 解法一：
• 把翼长作纵坐标，触角长作横坐标；那么 每个蚊子的翼长和触角决定了坐标平面的一个 点.其中 6个蚊子属于 APf类；用黑点“·”表示； 9个蚊子属 Af类；用小圆圈“。”表示．
MATLAB中的人工智能算法实现
MATLAB中的人工智能算法实现概述：人工智能（AI）是当今科技领域的热门话题，它涵盖了许多不同的领域和算法。
在计算机科学中，AI算法通过模拟人类智能的过程，使机器能够学习、思考和解决问题。
MATLAB作为一种功能强大的编程语言和环境，为研究人员和开发人员提供了实现不同AI算法的便捷工具。
本文将探讨MATLAB中实现人工智能算法的几种常见方法和应用。
一、机器学习算法机器学习是人工智能的核心领域之一，它依赖于大量的数据和模型训练。
MATLAB提供了许多用于机器学习的开发包，如统计和机器学习工具箱。
这个工具箱提供了丰富的算法和函数，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
例如，使用支持向量机（SVM）算法可以进行二元分类和回归问题的处理，而使用k-近邻算法（KNN）可以进行模式识别和聚类分析等任务。
MATLAB还提供了深度学习工具箱，可以用于实现神经网络和卷积神经网络等复杂模型的训练和预测。
二、遗传算法遗传算法是一种受到自然进化启发的优化算法，它模拟了遗传和自然选择的过程。
MATLAB提供了遗传算法和进化优化工具箱，使开发人员能够快速实现复杂的优化问题。
通过定义适应度函数和设计遗传操作（如选择、交叉和突变），可以利用遗传算法对问题进行求解。
例如，遗传算法可以用于优化设计问题，如电路板布线、旅行商问题等。
三、人工神经网络人工神经网络（ANN）是一种模拟生物神经网络的计算模型。
在MATLAB中，可以使用神经网络工具箱来构建、训练和测试各种类型的神经网络。
这个工具箱提供了多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等不同类型的网络模型。
ANN在许多领域都有广泛的应用，如图像识别、语音识别、时间序列分析等。
四、模糊逻辑模糊逻辑是一种处理模糊信息和推理的方法，模拟人的直觉和不确定性。
MATLAB中的模糊逻辑工具箱允许用户定义模糊规则和推理系统，用于解决具有不确定性的问题。
模糊逻辑在控制系统、决策支持系统等领域得到广泛应用。
完整版Matlab入门教程
完整版Matlab入门教程Matlab是一种专门用于数学计算和算法开发的软件工具，广泛应用于科学、工程和金融等领域。
本文将为大家介绍如何入门使用Matlab。
Matlab基础操作Matlab的界面分为命令窗口、编辑器窗口和工作区窗口。
在命令窗口中输入命令，Matlab将立即执行该命令并在命令窗口中输出结果。
在编辑器窗口中编写程序，然后可以通过运行该程序来执行Matlab的各种功能。
工作区窗口中显示了Matlab当前打开的变量和数据。
Matlab的基本数据类型包括数值型、字符型和逻辑型。
数值型数据可以分为整型和浮点型，字符型数据表示任意字符序列，逻辑型数据只有两个值true和false。
Matlab中的运算符包括数学运算符、比较运算符和逻辑运算符。
数学运算符包括加、减、乘、除和幂运算。
比较运算符包括等于、大于、小于、大于等于、小于等于和不等于。
逻辑运算符包括与、或和非运算。
Matlab中的流程控制语句包括if语句、for循环语句和while循环语句。
if语句用于根据条件执行不同的代码块，for循环语句用于重复执行特定的代码块，while循环语句用于在满足特定条件的情况下重复执行代码块。
Matlab图形界面Matlab也可以基于图形界面进行操作。
Matlab的图形用户界面(GUI)界面工具箱提供了一组用于创建自定义GUI的工具。
GUI由一系列图形和控件组成，可以通过Matlab中的回调函数响应用户的交互操作。
Matlab图形输出Matlab中可以将图形输出为图片格式，如jpg和png等格式。
Matlab还可以将图形输出为矢量格式，如pdf和eps 等格式。
矢量图形可以无限缩放而不失去清晰度。
Matlab还可以生成动画和视频，通过Matlab中的动画工具箱来实现。
Matlab编程Matlab提供了丰富的编程功能，可以编写复杂的算法和应用程序。
Matlab支持多种编程语言，如Matlab脚本语言、Matlab函数语言、C语言、Java语言和Python语言等。
matlab ann源代码 -回复
matlab ann源代码-回复MATLAB（全称MATrix LABoratory）是一种面向科学和工程计算的高级编程语言和环境，由MathWorks开发。
它是一种在数值计算领域应用广泛的工具，可以进行矩阵运算、数据可视化、绘图、图像处理、信号处理、控制系统设计等多种科学计算任务。
本文将以MATLAB ANN源代码为主题，探讨人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）在MATLAB中的实现方法。
ANN是一种模仿人脑神经系统结构和功能的数学模型，广泛应用于机器学习和模式识别等领域。
它由一个或多个神经元组成的神经元网络构成，通过学习过程自动调整网络参数以实现目标任务。
使用MATLAB中的ANN源代码，可以方便地构建和训练神经网络模型。
首先，我们需要准备数据集。
在MATLAB中，可以使用内置的样本数据集或自己创建数据集。
例如，可以使用MATLAB提供的“cancer_dataset”数据集，该数据集包含肿瘤的特征和对应的类别标签。
接下来，我们需要选择合适的ANN模型架构。
ANN模型的架构包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数目，以及激活函数类型等。
在MATLAB 中，可以使用“patternnet”函数创建一个多层前向神经网络模型，该函数具有丰富的参数选项。
我们可以通过以下代码创建并配置ANN模型：matlabnet = patternnet(hiddenSizes); 创建神经网络模型net.divideParam.trainRatio = 0.7; 设置训练集比例net.divideParam.valRatio = 0.15; 设置验证集比例net.divideParam.testRatio = 0.15; 设置测试集比例其中，“hiddenSizes”参数表示隐藏层的神经元数目。
我们还可以使用“trainFcn”参数选择合适的训练算法，例如“trainlm”（Levenberg-Marquardt算法）或“traingda”（改进的梯度下降算法）等。
MATLAB的常用函数和工具介绍
MATLAB的常用函数和工具介绍MATLAB是一款被广泛应用于科学计算和工程设计的软件，它提供了丰富的函数库和工具箱，能够帮助用户进行数据分析、模拟仿真、图像处理、信号处理等多种任务。
本文将介绍一些MATLAB常用的函数和工具，帮助读者更好地利用MATLAB进行编程和数据处理。
一、MATLAB函数介绍1. plot函数：该函数用于绘制二维图形，如折线图、曲线图等。
通过输入数据点的坐标，plot函数可以帮助用户快速可视化数据分布，同时支持自定义线型、颜色和标注等功能。
2. imread函数：该函数用于读取图像文件，支持常见的图像格式，如JPEG、PNG等。
通过imread函数，用户可以方便地加载图像数据进行后续的处理和分析。
3. fft函数：该函数用于进行快速傅里叶变换，可以将时域信号转换为频域信号。
傅里叶变换在信号处理中广泛应用，通过fft函数，用户可以快速计算信号的频谱信息。
4. solve函数：该函数用于求解方程组，支持线性方程和非线性方程的求解。
用户只需输入方程组的表达式，solve函数会自动求解变量的值，帮助用户解决复杂的数学问题。
5. mean函数：该函数用于计算数据的平均值。
mean函数支持数组、矩阵和向量等多种数据类型，可以方便地对数据进行统计分析。
6. importdata函数：该函数用于导入外部数据文件，如文本文件、CSV文件等。
通过importdata函数，用户可以将外部数据加载到MATLAB中，进行后续的数据处理和分析。
二、MATLAB工具介绍1. MATLAB Editor：这是MATLAB自带的编辑器，可以用于编写和调试MATLAB代码。
它提供了代码高亮、自动缩进和代码片段等功能，能够提高编程效率和代码可读性。
2. Simulink：这是MATLAB的一个强大的仿真工具，用于建立动态系统的模型并进行仿真。
Simulink支持直观的图形化建模界面，用户可以通过拖拽元件和线条来搭建系统模型，进而进行仿真和系统分析。
MATLAB中常见的自动化建模方法介绍
MATLAB中常见的自动化建模方法介绍随着科技的不断进步，自动化建模在各个领域中变得越来越重要。
MATLAB作为一种强大的数学建模与仿真工具，为研究人员和工程师们提供了许多自动化建模方法。
本文将介绍几种常见的MATLAB中的自动化建模方法，包括系统辨识、机器学习和优化方法。
一、系统辨识系统辨识是在无法直接获得系统模型的情况下，通过对系统输入和输出数据的观测来估计系统模型。
MATLAB提供了多种用于系统辨识的函数和工具箱，其中最常用的是System Identification Toolbox。
System Identification Toolbox提供了参数估计、模型结构选择和模型验证等功能。
在MATLAB中，使用系统辨识工具箱进行模型辨识一般包括以下步骤：收集系统输入和输出数据、选择适当的模型结构、参数估计和模型验证。
通过这些步骤，研究人员可以获得一个能够准确描述系统动态特性的模型。
二、机器学习机器学习是一种通过让计算机从数据中学习，并且在新的数据上做出预测或决策的方法。
在MATLAB中，有多种机器学习算法可供选择，包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。
支持向量机是一种基于统计学习理论的二分类器，其主要思想是通过在高维特征空间中找到一个最优超平面来实现数据分类。
MATLAB中的Support Vector Machines Toolbox提供了一系列用于支持向量机模型的训练和应用的函数。
人工神经网络是一种模拟人脑神经元网络的算法，它可以通过学习样本数据来进行分类、回归、聚类等任务。
MATLAB中的Neural Network Toolbox提供了一系列用于构建、训练和应用神经网络的函数和工具。
决策树是一种通过对数据进行分割来实现分类的方法。
决策树模型通过一系列的判定条件将数据分为不同的类别。
在MATLAB中，可以利用Classification Learner App来构建和训练决策树模型，同时还可利用TreeBagger函数进行随机森林模型的构建和训练。
利用matlab仿真的BP-ANN分类器设计
BP-ANN分类器设计1.引言从深层意义上看，模式识别和人工智能本质都是在解决如何让用机器模拟人脑认知的过程。
一方面，从需要实现的功能出发，我们可以将目标分解为子功能，采用自定而下的的分解法实现我们需要的拟合算法。
而另一方面，无论人脑多么复杂，人类的认知过程都可以认为若干个神经元组成的神经网络在一定机制下经由复杂映射产生的结果。
从神经元的基本功能出发，采用自下而上的设计方法，从简单到复杂，也是实现拟合算法的一条高效途径。
1.1什么是人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。
在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。
它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。
人工神经网络具有四个基本特征：（1）非线性非线性关系是自然界的普遍特性。
大脑的智慧就是一种非线性现象。
人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。
具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。
（2）非局限性一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。
一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。
通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。
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。
利用matlab仿真的BP-ANN分类器设计
BP-ANN分类器设计1.引言从深层意义上看，模式识别和人工智能本质都是在解决如何让用机器模拟人脑认知的过程。
一方面，从需要实现的功能出发，我们可以将目标分解为子功能，采用自定而下的的分解法实现我们需要的拟合算法。
而另一方面，无论人脑多么复杂，人类的认知过程都可以认为若干个神经元组成的神经网络在一定机制下经由复杂映射产生的结果。
从神经元的基本功能出发，采用自下而上的设计方法，从简单到复杂，也是实现拟合算法的一条高效途径。
1.1什么是人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。
在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。
它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。
人工神经网络具有四个基本特征：（1）非线性非线性关系是自然界的普遍特性。
大脑的智慧就是一种非线性现象。
人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。
具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。
（2）非局限性一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。
一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。
通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。
MATLAB基础使用教程
MATLAB基础使用教程一、什么是MATLAB？MATLAB是一款强大的数学计算软件，广泛应用于科学研究、工程设计和数据分析等领域。
它以其简单易用的编程语言和丰富的功能，成为了许多科研工作者和工程师的首选工具。
在本篇文章中，将介绍MATLAB的基础使用方法，帮助初学者快速入门。
二、MATLAB的安装与入门1. 下载和安装MATLAB软件在MathWorks官方网站上下载适用于您的操作系统版本的MATLAB，然后按照安装向导的提示进行安装。
2. MATLAB的界面介绍在打开MATLAB后，您将看到一个包含命令窗口、编辑器和变量编辑器等组件的界面。
命令窗口是最常用的组件，您可以在其中输入MATLAB的命令并执行。
3. 基本操作在命令窗口中，可以输入简单的算术运算，如加减乘除，以及一些内置函数。
例如，输入"2+3"并按下Enter，MATLAB将返回结果5。
三、MATLAB的变量与数据类型1. 变量的定义与赋值在MATLAB中，可以使用一个变量来存储一个数值或一个数据矩阵。
要定义一个变量并赋值，只需输入变量名和等号，然后再输入数值或矩阵。
例如，输入"A=5"，即可定义一个名为A的变量，并将其赋值为5。
2. 数据类型MATLAB支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串和逻辑类型。
您可以使用"whos"命令查看当前可用的变量及其数据类型。
3. 矩阵与数组操作在MATLAB中，矩阵和数组是最常用的数据结构之一。
您可以使用方括号来创建矩阵或数组，并使用索引来访问其中的元素。
例如，输入"A=[1 2 3; 4 5 6]"，即可创建一个2行3列的矩阵。
四、MATLAB的数学运算与函数1. 基本数学运算MATLAB支持各种基本的数学运算，包括加、减、乘、除、幂运算等。
您可以直接在命令窗口中输入相应的表达式，并按下Enter键进行计算。
matlab 类的使用 实例
Matlab是一种高级的技术计算语言和交互式环境，它可以进行各种科学计算、数据分析和可视化操作。
Matlab类的使用是Matlab开发中的重要组成部分，它可以帮助我们更好地组织和管理程序代码，提高代码的复用性和可维护性。
在本文中，我们将介绍Matlab类的基本概念和使用方法，并通过实例演示其在实际开发中的应用。
一、Matlab类的基本概念1.1 类和对象在面向对象的程序设计中，类是一种抽象的数据类型，它定义了一组属性和方法，用来描述某一类对象的共性特征。
对象则是类的实例，它包含了类定义的属性和方法，并可以进行相应的操作。
1.2 类的定义在Matlab中，可以使用关键字class来定义一个类，然后在类定义中添加属性和方法。
类的定义通常保存在以类名命名的.m文件中，类文件的文件名必须与类名一致。
1.3 类的继承Matlab支持类的继承机制，子类可以继承父类的属性和方法，并可以在此基础上进行扩展和重写。
继承可以帮助我们更好地组织和管理类，提高代码的复用性和可维护性。
1.4 类的实例化在Matlab中，可以使用构造函数来创建类的实例。
构造函数是一种特殊的方法，用来初始化类的实例，并可以接受参数进行定制化的初始化操作。
二、Matlab类的使用方法2.1 类的定义和属性定义一个简单的Matlab类，用来描述一个图形的基本属性和方法。
创建一个名为Shape的类，然后在类定义中添加属性和方法。
属性可以用来描述图形的颜色、形状等特征，方法可以用来计算图形的面积、周长等操作。
```matlabclassdef Shapepropertiescolorareaperimeterendmethodsfunction obj = Shape(color)obj.color = color;endfunction calculateArea(obj)计算图形的面积...endfunction calculatePerimeter(obj)计算图形的周长...endendend```2.2 类的继承和重写在上面的例子中，我们创建了一个基本的图形类Shape，现在我们需要创建一个具体的图形类，比如圆形类Circle。
matlab ann 结构
matlab ann 结构MATLAB中的人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种强大的工具，用于模式识别、分类、预测和优化等任务。
ANN由多个神经元组成的层级结构构成，通常包括输入层、隐藏层和输出层。
下面我将从不同角度来介绍MATLAB中ANN的结构。
1. 输入层，ANN的输入层负责接收外部输入数据。
在MATLAB中，可以使用`newff`函数创建一个新的前馈神经网络，并指定输入层的大小。
输入层的节点数应该等于输入数据的维度。
2. 隐藏层，隐藏层是ANN中的关键部分，它能够学习输入数据中的复杂模式。
在MATLAB中，可以使用`newff`函数指定隐藏层的数量和每个隐藏层的节点数。
隐藏层的设计通常需要一定的经验和实验来确定最佳结构。
3. 输出层，输出层负责产生ANN的结果。
在MATLAB中，可以使用`newff`函数指定输出层的大小，通常输出层的节点数应该等于你希望得到的结果的维度。
4. 权重和偏差，ANN中的连接权重和偏差是决定网络行为的重要参数。
在MATLAB中，可以使用`newff`函数初始化权重和偏差，也可以使用`train`函数来训练网络以优化这些参数。
5. 激活函数，在ANN的每个神经元中，激活函数用来决定神经元的输出。
在MATLAB中，可以使用`newff`函数指定每个层的激活函数，常见的激活函数包括sigmoid函数、tanh函数和ReLU函数。
总的来说，MATLAB中的ANN结构包括输入层、隐藏层、输出层以及它们之间的连接权重和偏差。
合理设计和调整ANN的结构对于解决特定问题非常重要，需要根据具体任务的要求来确定合适的结构。
同时，MATLAB提供了丰富的工具和函数来创建、训练和应用ANN，使得用户能够灵活地构建适合自己需求的神经网络结构。
用Matlab的ANN工具箱实现电力负荷的预测
摘 要 ： 工神 经 网络 法 预 测 技 术 可 以模 仿 人 脑做 智 能化 处理 ， 大量 非 结 构 性 、 确 定性 规 律 具有 自适 应 功 能 。 人 对 非 ＡＮＮ 应 用 于短 期 电力 负荷 预 测 。利 用 Ｍａａ ｄｂ的神 经 网 络 工 具 葙 可 以加 快预 测 速 度 、 低 预 测 难 度 ， 时提 高 效 率 。 降 同 关键 词 ： Ｐ神 经 网络 ； ａａ 具 箱 ； 力 负荷 预 测 Ｂ Ｍ ｄｂ工 电
Ｆ ｎ ｎｔ ｙｒ ｉ ｔ ｉ． ａ Ｆ ｎ和 Ｇ ａ ｉ ｔ ｅｃｎ （ Ａ Ｄ Ｄ米决 ｅ 、 ｅ１ ｅ ｇ ｓ ｊ１ ｒ ｃ ． Ｗｅ ｈ ｛ ｝ ｎ ａ ｅ ｒ ｅ ｓ ｔ Ｅ Ｒ Ｇ ） ｄ ｎＤ ｅ Ｌ １ ｔ ｂ神经网络工具箱应用简介 ． ｌ Ｍａ ａ １ 神 经 网络 神 经 网络 是单个 并 行处 理元 素 的集 合 ， 们从 生 物学 定 。 ． １ 我 对于 基本 的梯 度 最速下 降 算法 ， 重 和偏 置沿 着性 能 函数 的梯 度的 负 权 神经 系统 得 到启 发 ．在 自然 界 ， ． 网络 功 能主 要 由神经 节 决定 ， 我们 可 以 通 方 向 移 动 在 这 种 算 法 中 ，单 个 的 权 重 和 偏 置 的 学 习 函 数 设 定 为 ” ｅ ｍｇ ” 过 改变 连 接 点 的权 重 来训 练 神 经 网络 完 成特 定 的功 能 。 一 般 的 神 经 网 ｌａ ｄ 。 下面的命令演示了怎样设景前面建立的前馈函数参数： 络 都 是 可调 节 的 ， 或 者说 可 训 练 的 ， 样 这 ｎｔ ｉ ｅ｛ｌ．ａｎ ｃ ＝ ｌａ ｄ ｅｂａ ｓ ，１ ｒＦ ｎ ｅｍｇ ； ． ｓ １ １ ｅ 个特 定 的输入 便 可 ｎｔｉ ｅ｛１１ ｍＦｎ ｌ ｒｇ ： ｅ ｂ ｓｓ ，．ａ ｅ ＝ ｅ ｅｄ ．ａ ２ １ ｅ ａＩ 得 到要 求 的输 出 。如 ｎｔａｅＷｅ ｈｓ ，．ａｎ ｃ ｌａ ｄ ｅ１ ｒ ｉ ｔ２ｌ１ ｒＦ ｎ： ｅｍｇ ； ．ｙ ｇ ｛ １ｅ 图 ｌ 示。 里， 所 这 网络 ｎｔｎ ｕＷｅ ｈｓ１ １ｅｒＦ ｎ＝ ｌ ｒｇ ； ｅｉｐ ｔ ｉ ｔ ，．ａｎ ｃ ｅｎ ｄ ． ｇ ｛ ｌ１ ａ 根据输出和目标的比 函数 ｌ ｍｇ ｅ ｄ有一个相关的参数一学习速率 ｌ 权重和偏置的变化通 ａ ｒ 。 较 而调 整 ． 到 网 络 过梯度的负数乘上学习速率倍数得到。 直 学习速率越大， 步进越大。 如果学 如 算 输 出 和 目标匹 配 。作 习 速率 太大 算法 就会 变得 不 稳定 。 果 学习速 率 太小 ， 法就 需要 很 长的 ｅｎｅ ａ ｅｍｇ 就 为典 型 ， 多输 入／ 时 间才 能 收敛 当 ｌ ｒＦｎ设 置 为 ｌａ ｄ时 ， 为每一 个权 重和 偏 置设 许 目 如上面的代码所示 ， 当然你也可以自己按照 标 对碰 的方 法 巳被 用 置了学习速率参数的缺省值 ， ２。我们 也 在有监 督模 式 中来 训 意 愿改 变它 。下 面 的代 码 演示 了把 层 权重 的学 习速 率 设置 为 Ｏ 圈 １ 神 经 网络 原理 练神 经 网络 。 可 以为权重 和偏 置单独 的设置学 习速率。 ｎ ｔ ｙｒ ｉ ｔ ２ ｝ ａ － ｅｌ ｅ ｇ ｓ ， ． ｒ Ｗｅ ｈ ｛ １ｈ ｎ ａ 般 普遍 使 用有 监 督训 练 方法 ， 但是 也 能够 通 过 无监 督 的训 练方 法 Ｐ ｒｒ ｒ ２ 为 有序 训 练设 置 的 最后 一 个 参 数是 ｎＬｄｐＰｒｍ． ｓｅ， ａａｒ ＝ｎ ； ｄ ｅａ ａｔａａ ｐ ｓｓ ａ 或者 直接 设计 得 到其他 的神经 网 络 。无监 督 网络 可 以被 应 用在 数 据组 的 它 决定 在 训 练过 程 中训 练值 重 复 的次 数 。这 里 没置 重复 次 数 为 ２０ｎｔ ０ ｅ ． 辨别 上 。 些线 形 网络 和 Ｈ ｐ ｅｄ网络 是 直接 设计 的 。 的来 说 ， 各种 ａａ ｔａａ￣ａｓｓ Ｏ ； 在我 们 就可 以 开始 训 练 网络 ｒ。当然 我 们要 一 ｏｆｌ ｉ 总 有 ｄｐＰ ｒｎｐ ｓ ＝２ ｏ 现 ｅ 各样 的设 计 和学 习方 法来 增强 用户 的 选择 。 指 定输 入 值和 目标 值如 下 所示 ： １ 经元模 型 ． ２神 Ｐ＝［１ １ ５０ Ｉ － － ２ ５ ２ 图２所示为一个单标量输入且无偏置的神经元。 ｔ － － １１ ＝［１ １ 如 果 我们 耍在 每 一次 提 交输 入 后都 更新 权 霞 ， 么我 们需 要 将 输 入 那 这个输入标最通过乘以权熏为标量 Ｗ的连结点得到结果 ｗ 。 ｐ 这仍是 个 标量 。 这里 ， 权 的输入 ｗ 仅 仅 是转 移 函数 ｆ 加 ｐ 的参数 ， 函数 的输 入是 矩阵和目标矩阵转变为细胞数组 。每 一个细胞都是一个输入或者目标向 标量 ａ 边 的神 经元 有一 个标 量 偏 置 ｂ偏 置 除 了有 ～个 固 定不 变 的输 量 。 Ｐ ｎ ｍ ｃ ，； ： ｕ ２ｅ （ ） 。右 ， ＝ ｕ ２ ｅ １ ｔ ｎ ｍ ｃｌ ，； ｌ ） ｌ １ 现在就可以用 ａ ａｔ ｔ ｄｐ 来实现增加 入值 ｌ以外 ， 他 的很像 权重 。 量 ｎ是加 权输 入 ｗ ・ 其 标 ｐ和偏 置 ｂ的 和 ， 它作 方式训练 了：ｎｔ，－ｄ ｐ（ ｔ Ｉ 训练结束以后 ， ［ｅａ ￣ａａ ｔｅ，ｔ ，ｅ － ｎ ｐ） ； 我们就可以模拟网络输 为转 移 函数 ｆ 的参 数。 函数 ｆ 是转 移函 数 ， 它可 以为 阶跃 函数 或者 曲线 函 出来 检验 训练 质 量 ，。 数， 它接收参数 ｎ给出输出 ａ 。注意神经元中的 ｗ和ｂ都是 调整 的标量 １ Ｊ ａ ｉ （ｅｐ ＝ｓ ｎｔ） ｍ ， ａ 参数 。 神经 网络 的 中心思 想 就是 参数 的可 调整 使 得 网络展 示 需要 和 令人 感兴趣的行为。 这样 ， 我们就可 以 通过调整权重和偏置参量训练神经网络 ［ ． ９ ］ Ｌ ０ ０ ［０ ０ 】 ０ ０ ］ － ９ ５ ［ ０ ０ ］１ ０ １【 ０ ０ － ９ － ０ ． Ｌ 除 了 ｌ ｒｇ ｅ ｎ ｄ以外 ， ａ 还有 一 种增 加方 式算 法 常被 用 到 ， 能 提 供更 快 它 做一 定 的工 作 。或者 神经 网络 自己调 整参 数 以得 到想要 的结果 。ｈｒｌ ａｄｉ ｍ ｅ ｇｎ ｄ， （ 、ｕｅｉ（ 、 ｇｉｎ是最常用的几个转移函数。ｏｓ （） ｎ ｐ ｒｌ ｎ ｌ ｓ （） １ ｎ ）ｏ ｎ ｌ ｉｎ这种传递函数通 的收敛速度一ｌ岍ｌ Ｉ带动繁的最速下降法。动力允许网络不但根据当 ｇｎ 常 用于 反 向传播 （ Ｐ 网 络 ， 益 于 函数 的 可微 性 。 Ｂ） 这得 前梯度而且还能根据误差曲面最近的趋势响应。就像一个低通滤波器一 １ 反 样 ， ３ 动量 允 许网 络忽 略误 差 曲面 的小 特性 。没 有 动量 ， 网络 叉 可能 在一 个 蝓 ＾ 有 填 置 神 蛏 元 端＾ 无 信 置 抻鲢 元 有 动 向 传 播 网 局部 最 小中被 卡住 。 了动 量 网络就 能 够平 滑这 样 的最 小。 量能 够通 过 ， —、 ， —— ——— —— 、 ， ，—、 ， —— —— —— —、 ｒ 络 （ Ｐ 网 把权莺变得与 Ｅ次权重变化的部分和由算法规则得到的新变化的和相同 Ｂ 络 ） 在实 而加 入 到网 络学 习 中去 。上一 次 权萤 变化 对动 量 的影 响 由 一个 动 量常 数 它 之 权 际应 用 中 ， 来决 定 ， 能够 设为 ０到 １ 间 的任 意值 。 当动 量常 数 为 ０时 ， 重变 化 我 们 用 的 之 根据 梯度 得 到。 当动量 常 数为 １ 新 的权重 变 化等 于上 次 的权 重变化 ， 时 最 广 泛 的 梯 度值 被 忽 略 Ｔ。 Ｌ ａｎｄ 函数有 上 面所 示 的 ｌ ｒｇ ｅｒｇ ｍ ｅ ｎ ｄ函数 触 发 ， ａ 除非 ， ￣ —／ — ． — — —— — — — 是 反 向 传 ｍｅ和 Ｉ学 习参 数 都被设 置 了。 ｒ 由于 每一 个权 重 和偏 置有 它 自己 的学 习参 Ｈ 九“ Ｙ） ｆ Ｉ ＋ｂ ｌ 播 网 络 （ Ｐ 数 。 一 权重 和偏 嚣都 可 以用 不 同的参 数 。 Ｂ 每 个 图 ２ 神 经 元模 型 网络 ） 。 下 面 的命 令将 用 ｌ ａ ｇｍ 为 前 面建立 的ｊ 增 加 方式 训 练 的 网络 设 ｅ ｎｄ ｒ ＿ ｆ Ｊ Ｂ 网 置 缺省 的学 习参 数 ： ｅｂａｅ｛ ｌ１ａ ｃ ｌ ｒｇ ｍ ； Ｐ ｎｔ ｌ ｓｌ ｝ｅｍＦ ｎ＝ ｅ ｎ ｄ ． ｓ ，． ａ ｎｔ ｉｓｓ ，１ ａｎ ｅ ｌ ｒｇ ｍ ； ｅ．ａｅ｛ ｌ１ ｒＦ ｎ＝ ｅ ｎ ｄ ｂ ２ ． ｅ ａ 络是采用 Ｗｉｒｗ Ｈ ｆ学习算法和非线性 可微转移函数的多层网络。一 ｄｏ － ｏ 个 典 型的 Ｂ Ｐ网络 采用 的是 梯度 下 降算 法 ， 也就 是 Ｗｉｒｗ ｝ ｆ算 法所 规 ｄｏ ＿Ｉ ｆ ｏ ｎｔａｅＷｅｇｔ２１．ａｎ ｃ ｌａ ｌ ｍ ； ｅ．ｙｒ ｉｈｓ ， １ ｒＦｎ＝ ｅｒ １ ｛ ｝ｅ ｎ 定的 。ａｋ ｒｐ ｇｔ ｎ就是 指 的为非 线性 多层 网络计 算梯 度 的方 法 。 ｂ ｃｐｏａａｉ ｏ 现在 ｎ １ ｐ ｔ ｉ ｔ ｌ １ ａ Ｆ ｎ ｌ ｒｇｍ ｅｉ ｕ ｇ ｓ ， ． ｒ ｃ ； ｅ ｎ ｄ ； ��
最新利用matlab仿真的BP-ANN分类器设计
利用m a t l a b仿真的B P-A N N分类器设计BP-ANN分类器设计1.引言从深层意义上看，模式识别和人工智能本质都是在解决如何让用机器模拟人脑认知的过程。
一方面，从需要实现的功能出发，我们可以将目标分解为子功能，采用自定而下的的分解法实现我们需要的拟合算法。
而另一方面，无论人脑多么复杂，人类的认知过程都可以认为若干个神经元组成的神经网络在一定机制下经由复杂映射产生的结果。
从神经元的基本功能出发，采用自下而上的设计方法，从简单到复杂，也是实现拟合算法的一条高效途径。
1.1什么是人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。
在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。
它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。
人工神经网络具有四个基本特征：（1）非线性非线性关系是自然界的普遍特性。
大脑的智慧就是一种非线性现象。
人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。
具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。
（2）非局限性一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。
一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。
matlab关于annotation函数的一点用法
matlab关于annotation函数的⼀点⽤法
这⼏天做毕设，⽤到了matlab的⼀些功能，先吐槽⼀下matlab的官⽅api写的是真的不好，很多东西不解释清楚。
⾸先对于所有的annotation函数，⾥⾯不论是维度还是⼤⼩参数，都是归⼀化到[0,1]之间的，也就是说，注释和所画的图⽤的坐标体系是不⼀样的。
其次，annotation所画注释的原点在整个窗⼝的左下⽅，其范围⼀直扩展到整个窗⼝的右上⽅
如图所⽰，整个最外圈的红线区域就是其[0,0]到[1,1]的范围
理解了这个，annotation的⽤法应该⼤致明⽩了
#########还没结束#############
还有⼀个迷惑的annotation叫做矩形，官⽅解释是这样的：
‘annotation(,)在当前图窗中创建具有特定⼤⼩和位置的矩形、椭圆或⽂本框注释。
将shapeType指定为'rectangle'、'ellipse'或'textbox'。
指定dim作为[x y w h]形式的四元素向量。
x和y元素确定位置，w和h元素确定⼤⼩。
’
现在尝试⼀下
scatter(X(:,1),X(:,2),'.');
annotation('rectangle',[0.5 0.5 .5.5],'Color','red')
可以看到，[x,y,w,h]中，x,y指的是矩形左下顶点的坐标, w指width，h值height 最后椭圆的[x,y,w,h]表⽰的是画⼀个[x,y,w,h]的矩形的内接椭圆。
matlab ann源代码 -回复
matlab ann源代码-回复如何编写一个简单的人工神经网络（ANN）的MATLAB源代码。
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANN）是一种模拟生物神经网络行为和结构的计算模型，它是一种广泛应用于机器学习和模式识别领域的人工智能技术。
通过对大量数据进行训练和学习，ANN 可以通过多层次的神经元之间的连接，进行复杂的非线性函数拟合和任务解决。
在本文中，我们将以MATLAB为编程语言，一步一步地介绍如何编写简单的人工神经网络的源代码。
下面是源代码的主要步骤：第一步：导入数据集在使用ANN进行训练和测试之前，我们需要准备一个数据集。
数据集应该包含输入特征以及对应的目标输出。
在MATLAB中，我们可以使用两个矩阵来表示输入和输出数据，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。
导入数据集的代码如下：matlab导入数据集load iris_dataset.mat第二步：设置网络结构在设计ANN之前，我们需要设置网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。
一般来说，输入层的神经元数量应该与数据集的特征数量相同，而输出层的神经元数量应该与问题的类别数量相同。
隐藏层的数量和神经元数量可以根据具体问题的复杂性进行调整。
设置网络结构的代码如下：matlab设置网络结构input_size = size(inputs,2);output_size = size(targets,2);hidden_size = 10; 设置隐藏层神经元数量第三步：初始化权重和偏置在ANN中，神经元之间的连接强度由权重和偏置决定。
我们需要为所有神经元之间的连接，以及每个神经元的偏置，随机初始化一个初始值。
初始化权重和偏置的代码如下：matlab初始化权重和偏置W1 = rand(input_size,hidden_size); 初始化输入层到隐藏层的权重b1 = rand(1,hidden_size); 初始化隐藏层的偏置W2 = rand(hidden_size,output_size); 初始化隐藏层到输出层的权重b2 = rand(1,output_size); 初始化输出层的偏置第四步：定义激活函数激活函数是ANN中非线性转换的关键。
matlab ann源代码 -回复
matlab ann源代码-回复什么是ANN（Artificial Neural Network）？人工神经网络（ANN）是一种受到生物神经元系统启发的计算模型。
它由大量相互连接的人工神经元单元组成，这些单元通过调整其连接权重来进行信息处理和学习。
ANN的基本结构主要包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入，隐藏层根据输入层进行信息转化和处理，输出层将处理结果输出。
ANN工作原理如何？ANN的工作原理可以概括为两个主要步骤：前向传播和反向传播。
前向传播：对于给定的输入向量，它将在各个层之间传递和处理信息，直到产生最终的输出结果。
在前向传播过程中，每个神经元都执行以下操作：将输入的加权和与激活函数进行转化，然后将结果传递给下一层。
反向传播：反向传播是ANN中实现学习的关键步骤。
它通过计算每个神经元的误差并调整权重来更新网络参数。
该过程基于梯度下降算法，通过最小化误差函数来改变连接权重。
ANN的应用领域有哪些？ANN在各种领域中都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 模式识别：ANN可以通过学习样本集中的模式，从而实现图像、语音、文字等模式的识别。
2. 数据挖掘：ANN可以处理大量的数据，并从中发现隐藏的关联规则和趋势，用于预测、分类、聚类等任务。
3. 金融预测：ANN可以应用于股票预测、外汇交易、信用评估等金融领域，以帮助投资决策和风险管理。
4. 医学诊断：通过训练ANN来分析医疗数据，预测疾病风险、诊断疾病和制定治疗方案。
5. 机器人控制：ANN可以用于控制机器人的行为和决策，使其具有自主学习和适应环境的能力。
ANN的优缺点是什么？ANN的优点有以下几个：1. 学习能力强：ANN可以通过学习样本集中的模式和数据关系来提高性能，并且可以适应不同的输入。
2. 并行处理能力：ANN中的每个神经元都可以并行地处理信息，从而加快计算速度。
3. 容错性强：ANN具有容错能力，即当某个神经元失效时，其他神经元可以弥补。
matlab annotation归一化坐标
matlab annotation归一化坐标在使用MATLAB进行数据可视化时，经常需要对图形进行标注，比如添加文字、箭头、线条等等。
而对于这些标注对象的位置，MATLAB 采用的是归一化坐标系，即将图形的水平和垂直方向分别划分成 0到 1 的区间，左下角为 (0,0) 点，右上角为 (1,1) 点。
因此，在进行标注时，我们需要先将实际坐标系的位置转化为归一化坐标系的位置，才能正确地将标注对象放置到图形中。
具体来说，将实际坐标系中的点 (x,y) 转化为归一化坐标系中的点 (x_norm,y_norm) 的方法如下：1. 获取当前图形的坐标系范围（即 x 轴和 y 轴的最大最小值）： ```matlabxlim = get(gca,'XLim');ylim = get(gca,'YLim');```2. 计算归一化坐标系中点的坐标值：```matlabx_norm = (x - xlim(1)) / (xlim(2) - xlim(1));y_norm = (y - ylim(1)) / (ylim(2) - ylim(1));```其中，`xlim(1)` 和 `ylim(1)` 分别表示 x 轴和 y 轴的最小值，`xlim(2)` 和 `ylim(2)` 分别表示 x 轴和 y 轴的最大值。
需要注意的是，如果需要将多个标注对象放置在同一个图形中，需要使用相同的坐标系范围，即在每次添加标注对象时都要获取当前图形的坐标系范围。
此外，如果需要在同一个图形中添加多个箭头或线条，可以使用 `annotation` 函数的 `arrow` 和 `line` 类型，它们可以接受多个点的坐标作为参数。
总之，了解 MATLAB 的归一化坐标系并正确使用它，能够让我们更加方便地对图形进行标注和注释，提高数据可视化的效率。
matlab annotation用法
matlab annotation用法
在MATLAB中，annotation可以用于给绘制的图形添加注释。
例如，可以通过annotation函数创建一个文本箭头注释或者文本框注释。
具体方法如下：
1. 创建一个文本箭头注释：
```matlab
annotation('textarrow', 'String', 'myText', 'Position', [x, y]);
```
其中，'textarrow'是箭头的类型，'String'是要显示的文本，'Position'是箭头所在的位置坐标。
2. 创建一个文本框注释
```matlab
annotation('textbox', 'String', 'myText', 'Position', [x, y, width, height]);
```
其中，'textbox'是文本框的类型，'String'是要显示的文本，'Position'是文本框的位置坐标和大小。
此外，可以通过修改annotation函数的参数来调整注释的样式和属性，例如可以更改箭头的颜色、大小、方向等属性，也可以更改文本的字体、颜色、大小等属性。
可以通过查看MATLAB的官方文档或者示例代码来了解更多关于annotation函数的用法和示例。
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Artificial Neural Network
in Matlab
Hany Ferdinando
Architecture (single neuron)
w is weight matrices, dimension 1xR
p is input vector, dimension Rx1
b is bias
a = f(Wp+ b)
Transfer Function
Architecture with neurons
w is weight matrices, dimension SxR
p is input vector, dimension Rxn
Multiple layers
Perceptrons in Matlab
Make the perceptrons with net = newp(PR,S,TF,LF)
PR = Rx2 matrix of min and max values for R input elements S = number of output vector
TF = Transfer function, default = ‘hardlim’, other option = ‘hardlims’LF = Learning function, default = ‘learnp’, other option = ‘learnpn’
learnp →D w = (t-a)p T = e p T learnpn →normalized learnp
hardlim = hardlimit function
hardlims = symetric hardlimit function W = W + D W
b = b + e
where e = t -a
Compute manually…
●This is an exercise how to run the artificial neural network
●From the next problem, we will compute the weights and biases manually
AND Gate in Perceptron
P = [0 0 1 1; 0 1 0 1];T = [0 0 0 1];
net = newp([0 1; 0 1],1);weight_init = net.IW{1,1}
bias_init = net.b{1}
net.trainParam.epochs = 20;net = train(net,P,T);
weight_final = net.IW{1,1}
bias_final = net.b{1}
simulation = sim(net,P)
1
2
34
5
6
00.10.20.30.40.50.60.70.8
0.91 6 Epochs
T r a i n i n g -B l u e G o a l -B l a c k
Performance is 0, Goal is 0
weight_init = [0 0], bias_init = 0
weight_final = [2 1], bias_final = -3
OR Gate in Perceptron
P = [0 0 1 1; 0 1 0 1];T = [0 1 1 1];
net = newp([0 1; 0 1],1);weight_init = net.IW{1,1}
bias_init = net.b{1}
net.trainParam.epochs = 20;net = train(net,P,T);
weight_final = net.IW{1,1}
bias_final = net.b{1}
simulation = sim(net,P)
0.5
1
1.5
2 2.5
3
3.5
4
00.10.20.30.40.50.60.70.80.91 4 Epochs
T r a i n i n g -B l u e G o a l -B l a c k
Performance is 0, Goal is 0
weight_init = [0 0], bias_init = 0
weight_final = [1 1], bias_final = -1
NAND Gate in Perceptron
P = [0 0 1 1; 0 1 0 1];T = [1 1 1 0];
net = newp([0 1; 0 1],1);weight_init = net.IW{1,1}
bias_init = net.b{1}
net.trainParam.epochs = 20;net = train(net,P,T);
weight_final = net.IW{1,1}
bias_final = net.b{1}
simulation = sim(net,P)
weight_init = [0 0], bias_init = 0
weight_final = [-2 -1], bias_final = 2
1
2
34
5
6
00.10.20.30.40.50.60.70.8
0.91 6 Epochs
T r a i n i n g -B l u e G o a l -B l a c k
Performance is 0, Goal is 0
NOR Gate in Perceptron
P = [0 0 1 1; 0 1 0 1];
T = [1 0 0 0];
net = newp([0 1; 0 1],1);weight_init = net.IW{1,1}bias_init = net.b{1}net.trainParam.epochs = 20;net = train(net,P,T);weight_final = net.IW{1,1}bias_final = net.b{1}simulation = sim(net,P)
weight_init = [0 0], bias_init = 0
weight_final = [-1 -1], bias_final = 0
00.51 1.52
2.53
3.54
00.1
0.2
0.3
0.40.50.60.70.80.91 4 Epochs T r a i n i n g -B l u e G o a l -B l a c k Performance is 0, Goal is 0
Backpropagation in Matlab
Make the backpropagation with
net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) PR = Rx2 matrix of min and max values for R input elements
S = number of output vector
BTF = Transfer function (user can use any transfer functions)
BLF = Learning function
PF = performance
x
k+1= x
k
-a
k
g
k
Linear Filter (with ANN) in Matlab
Make the Linear Filter with newlin(PR,S,ID,LR) PR = Rx2 matrix of min and max values for R input elements
S = number of output vector
ID = delay
LR = Learning Rate
Transfer function for linear filter is only linear line (purelin)。