MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型
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
MATLAB在RBF神经网络模型中的应用
MATLAB 在RBF 神经网络模型中的应用高宁1，张建中2（1．安徽农业大学信息与计算机学院，安徽合肥230036；2.安徽建筑工业学院电子与信息工程学院，安徽合肥230022）摘要：本文介绍了RBF 神经网络的基本原理及主要特点，并举例说明了基于MATLAB 神经网络工具箱建立RBF 神经网络模型及实现仿真的方法。
关键词：仿真；MATLAB 神经网络工具箱；RBF 神经网络中图分类号：TP399文献标识码：A文章编码：1672－6251（2009）02－0110－02Application of RBF neural network model based on MATLABGAO Ning 1，ZHANG Jan-zhong 2(1.College of Information and computer,Anhui Agriculture University,Hefei 230036,China;2.College of Electronics and Information Enginner,Anhui Architecture University,Hefei 230022,China)Abstract:In this paper,the principle and characteristic of RBF neural network are explained,and the method of building and simulating RBF neural network model is introduced.Key words:Simulation;MATLAB neural network toolbox;RBF neural network人工神经网络具有大规模并行处理能力、分布式存储能力、自适应（学习）能力等特征，神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法的缺陷，已广泛应用于模式识别、信号处理等各种应用领域。
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。
快速入门Matlab神经网络的基本步骤
快速入门Matlab神经网络的基本步骤神经网络是一种模仿人类大脑神经元之间相互连接和信息传递方式的数学模型。
它通过对大量数据的学习和分析，能够模拟和预测一些复杂的问题。
Matlab是一种功能强大的数值计算软件，它提供了丰富的神经网络工具箱，使得神经网络的设计和实现变得简单而高效。
本文将介绍Matlab神经网络的基本步骤，帮助读者快速入门。
第一步：安装和配置Matlab神经网络工具箱首先，确保已经正确安装了Matlab软件。
然后，在Matlab的主界面上找到"Add-Ons"，点击进入。
在搜索栏中输入"Neural Network Toolbox"，然后点击安装。
安装完成后，重启Matlab软件。
第二步：准备数据集神经网络的训练和测试需要大量的数据集。
在准备数据集时，需要确保数据集的质量和完整性。
一般来说，数据集应该包括输入和输出两部分，且输入和输出的维度需要匹配。
在Matlab中，可以通过导入已有的数据集文件或者手动创建数据集矩阵来准备数据集。
确保数据集是以矩阵的形式存储，且每一行表示一个样本，每一列表示一个特征或者标签。
第三步：创建神经网络模型在Matlab中，可以使用命令创建神经网络模型。
常见的创建方式包括使用神经网络应用程序、使用nprtool命令或者手动编写代码创建。
使用神经网络应用程序是最简单的方式。
在Matlab主界面上找到"Apps"，点击进入"Neural Network Designer"。
在应用程序中，可以通过拖拽和调整网络结构、设置神经元的参数等方式创建自定义的神经网络。
使用nprtool命令可以更加灵活地创建神经网络。
在Matlab的命令行窗口中输入"nprtool"，打开神经网络模型创建工具。
在工具中，可以根据需要选择不同的网络结构和参数，进行更加精细的控制。
手动编写代码创建神经网络具有最高的灵活性。
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。
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
(完整word版)Matlab的神经网络工具箱入门
Matlab的神经网络工具箱入门在command window中键入help nnet>> help nnetNeural Network ToolboxVersion 7.0 (R2010b) 03-Aug-2010神经网络工具箱版本7.0（R2010b）03八月，2010图形用户界面功能。
nnstart - 神经网络启动GUInctool - 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。
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神经网络工具箱简介和函数及示例
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
② 网络模型的确定 主要是根据问题的实际情况，选择模型的类
第十一章 神经网络工具 箱函数
MATLAB的神经网络工具箱简
介 构造典型神经网络的激活函数，使设计者对所选
网络输出的计算变成对激活函数的调用。 根据各种典型的修正网络权值的规则，再加上网 络的训练过程，利用matlab编写各种网络设计和训练 的子程序。 设计人员可以根据自己的需要去调用工具箱中有 关的设计和训练程序，将自己从繁琐的编程中解脱出 来，提高工作效率。
型、结构等。另外，还可以在典型网络模型的基 础上，结合问题的具体情况，对原网络进行变形、 扩充等，同时还可以采用多种网络模型的组合形 式。
③ 网络参数的选择
确定网络的输入输出神经元的数目，如果是 多层网络，还需要进一步确定隐含层神经元的个 数。
④ 训练模式的确定 包括选择合理的测试样本，对网络进行测
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。
1) Logsig 传递函数为S型的对数函数。 调用格式为： ① 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）
例子1: help newff
例子2:设计一个隐含层神经元数目神经元个数
以一个单隐层的BP网络设计为例，介绍利用神经 网络工具箱进行BP网络设计及分析的过程
MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型共55页课件
阈值向量b(t)
标量元素bi (t ) ,i为行,t为时间或迭代函数
网络层符号
加 个权神和经元: ,nns为mm 加,m权为和第m个网络层, s m 为第
网 个络神层经输元出,a为: a输smm出, m为第m个网络层, s m 为第 s m
p2 2,2
p{2}2(,2)
例:
iw
1 ,1 2 ,3
=
iw{1,1}2(,3)
p1,(k1) p{1,k1}
p2 2,(k 1)p{2,k1 }2()
神经网络工具箱常用函数列表
重要的感知器神经网络函数：
初始化： initp 训练： trainp 仿真： simup 学习规则： learnp
Hardlim x>=0 y=1;x<0 y=0 Hardlims:x>=0 y=1; x<0 y=-1 Purelin :y=x Satlin:x<0 y=0;x>1 y=1;x>=0&&x<=1 y=x;
Logsig:y= 1 1 ex
人工神经网络的构成
单个神经元的功能是很有限的，人工神经 网络只有用许多神经元按一定规则连接构 成的神经网络才具有强大的功能。
MATLAB工具箱中的神经网络结构
多层网络的简化表示:
MATLAB神经网络工具箱中的神经 网络模型
基本概念: 标量:小写字母,如a,b,c等; 列向量:小写黑体字母,如a,b,c等,意为一列
数; 矩阵向量:大写黑体字母,如A,B,C等
权值矩阵向量W(t)
标量元素 wi, j (t) ,i为行,j为列,t为时间或迭代
n
Matlab中的神经网络控制技巧
Matlab中的神经网络控制技巧引言：神经网络在人工智能领域发挥着重要的作用，能够帮助我们解决各种复杂的问题。
而Matlab作为一个功能强大的科学计算软件，提供了丰富的神经网络相关工具和函数，可以帮助我们快速搭建神经网络模型并进行控制。
本文将介绍一些常用的神经网络控制技巧，并结合Matlab进行实际操作。
一、神经网络基础知识在进入神经网络的控制技巧之前，我们首先需要了解一些神经网络的基础知识。
神经网络是由神经元及其相互连接所组成的网络结构，其中每个神经元都有若干输入和一个输出。
神经网络可以通过调整网络中的连接权重和激活函数来实现各种复杂的非线性映射关系。
常用的神经网络模型包括感知机、多层感知机、循环神经网络等。
二、神经网络建模在使用神经网络进行控制之前，我们需要先进行建模。
在Matlab中，我们可以使用Neural Network Toolbox来搭建神经网络模型。
首先，我们需要确定神经网络的拓扑结构，即输入层的神经元数量、隐含层的神经元数量以及输出层的神经元数量。
然后，我们可以使用“newff”函数创建一个基于前馈反馈拓扑结构的神经网络模型。
三、神经网络训练神经网络的训练是指通过调整连接权重和激活函数参数，使得网络的输出能够接近于预期的输出。
在Matlab中，我们可以使用“train”函数对神经网络进行训练。
常用的训练算法包括误差反向传播算法、Levenberg-Marquardt算法等。
我们可以根据具体的问题选择合适的训练算法，并通过调整训练参数来提高神经网络的训练效果。
四、神经网络控制技巧1. 逆向传播算法逆向传播算法是一种常用的神经网络训练算法，可以有效地调整神经网络的权重和偏置，从而提高网络的准确性。
在Matlab中，我们可以使用“trainlm”函数进行逆向传播训练。
该函数基于Levenberg-Marquardt算法，可以快速收敛并得到较好的训练效果。
2. 正则化技术正则化技术是一种用于防止过拟合的常用方法。
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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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中的循环神经网络实现指南
MATLAB中的循环神经网络实现指南引言：循环神经网络（Recurrent Neural Network）是一类特殊的神经网络结构，具有记忆和上下文依赖的能力，在自然语言处理、时间序列分析等领域有广泛的应用。
在MATLAB中，我们可以利用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）来实现循环神经网络，并通过调整网络结构和参数来获得所需的性能。
本文将详细介绍如何在MATLAB中实现循环神经网络，并提供一些实用的技巧和注意事项。
一、循环神经网络基础1.1 循环神经网络结构循环神经网络由若干个神经元组成，这些神经元之间通过权重进行连接，形成一个有向图结构。
不同于前馈神经网络，循环神经网络中的神经元可以接受自身之前的输出作为输入，因此具备记忆和上下文依赖的能力。
循环神经网络的结构可以通过图形化方式表示，例如循环神经网络解析图（Recurrent Neural Network Diagram）。
1.2 循环神经网络模型常见的循环神经网络模型包括Elman网络、Jordan网络和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）。
Elman网络是一种最简单的循环神经网络模型，每个神经元接收上一时刻的自身输出和外部输入作为输入；Jordan网络在Elman网络的基础上，将当前时刻的自身输出也作为输入。
LSTM是一种具备记忆和遗忘机制的循环神经网络模型，能够有效地解决长期依赖问题。
二、MATLAB中的循环神经网络实现2.1 环境准备在实现循环神经网络之前，我们需要做一些准备工作。
首先，确保已经安装了MATLAB以及神经网络工具箱。
其次，准备好数据集，可以是文本数据、时间序列数据等。
需要注意的是，数据集要经过预处理，例如归一化、分词等。
最后，为了提高训练效果，可以考虑使用GPU加速。
2.2 网络建模在MATLAB中，我们可以通过构建网络模型对象来实现循环神经网络。
首先，选择合适的网络模型。
MATLAB中的卷积神经网络算法实现
MATLAB中的卷积神经网络算法实现引言卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种重要的深度学习模型，广泛应用于图像识别、物体检测、自然语言处理等领域。
而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，也提供了丰富的工具和函数来支持卷积神经网络的实现。
本文将介绍MATLAB中卷积神经网络的基本概念和实现方法，以及对应的代码示例。
一、卷积神经网络简介卷积神经网络由多层神经元组成，每一层都具有权重和偏置，通过学习数据的特征，使网络能够自动提取特征。
卷积神经网络的核心思想是卷积运算和池化操作。
卷积运算通过滑动的卷积核对输入的图像进行特征提取，从而减少输入数据的维度。
池化操作则通过对特征图进行降采样操作，进一步减少模型的参数量。
二、MATLAB中的卷积神经网络工具箱MATLAB提供了Deep Learning Toolbox，其中包含了丰富的卷积神经网络相关函数和工具。
通过该工具箱，我们可以轻松构建、训练和评估卷积神经网络模型。
下面是使用MATLAB进行卷积神经网络算法实现的一般步骤：1. 导入数据首先，我们需要导入训练数据和测试数据。
可以使用MATLAB中的数据存储格式，如ImageDatastore或标准的图像文件夹格式。
通过ImageDatastore，我们可以方便地读取和预处理图像数据。
2. 构建网络模型不同的层类型，如卷积层、池化层、全连接层等，来构建自己的模型结构。
可以设置不同层的超参数，如卷积核大小、池化窗口大小等，来调整模型的性能和准确度。
3. 配置训练选项在构建网络模型后，我们需要配置训练的选项。
可以选择不同的优化器、学习率、迭代次数等参数来优化模型的训练过程。
同时，还可以设置数据增强、批次大小等参数来增加模型的泛化能力。
4. 训练网络模型通过调用trainNetwork函数，我们可以对构建好的网络模型进行训练。
训练过程将自动进行前向传播、反向传播、参数更新等操作。
matlab lstm 参数 理解
matlab lstm 参数理解
LSTM（长短期记忆）是一种循环神经网络（RNN）的变体，
特别适用于处理和预测时间序列数据。
在Matlab中，可以使
用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）中的函数和类
来实现LSTM模型。
LSTM模型的参数包括：
1. 输入维度（InputSize）：输入数据的特征维度。
2. LSTM单元数量（NumHiddenUnits）：LSTM层中的神经元
数量。
3. 输出维度（OutputSize）：输出数据的维度。
4. 循环模式（RecurrentMode）：LSTM层的循环连接模式，
可以是'full'（完全连接）、'last'（只连接最后一层）或者
'sequence'（连接所有层）。
5. 错误函数（ErrorFunction）：评估模型性能的损失函数，常
见的有均方误差（mse）和交叉熵（crossentropy）等。
6. 迭代次数（MaxEpochs）：训练的最大迭代次数。
7. 学习率（LearningRate）：控制模型参数更新速度的学习率。
8. 正则化（Regularization）：用于控制过拟合的正则化方法，如L1、L2正则化等。
9. 优化算法（Optimizer）：用于优化模型参数的算法，如随
机梯度下降（SGD）或Adam等。
10. mini-batch大小（MiniBatchSize）：每次迭代使用的训练
样本数量。
理解这些参数可以帮助你根据具体的问题和数据特点来选择和调整LSTM模型，在训练过程中获得更好的性能和效果。
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权值矩阵向量W(t)
标量元素 wi, j (t) ,i为行,j为列,t为时间或迭代
函数 列向量 w j (t) 行向量 wi (t)
阈值向量b(t)
标量元素bi (t) ,i为行,t为时间或迭代函数
网络层符号
加 个权神和经元: ,nns为mm 加,m权为和第m个网络层, s m 为第
例2:See P14 in textbook 例3:See P39 例4: See P40
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
确定网络模型
选择模型的类型和结构，也可对原网络进行变形和扩充
网络参数的选择
确定输入输出神经元数目
训练模型的确定
选择合理的训练算法，确定合适的训练步数，指定适当的训练目标误 差
网络测试
选择合适的测试样本
人工神经元的一般模型
BP网络函数：
initff： 初始化不超过3层的前向网络；
simuff：仿真不超过3层的前向网络；
trainbp，trainbpx，trainlm：训练BP
trainbp：最慢；
trainbpx：次之；
trainlm：速度最快，但需要更多的存储空间。
learnbp：
学习规则
(2)下标变量以圆括号表示, ,
p1=p(1),
p12 p{1}(2)
p2 2,2
p{2}(2,2)
例:
iw12,,13 = iw{1,1}(2,3)
p1,(k1) p{1, k 1}
p 2,( k 1) 2
p{2, k
1}(2)
神经网络工具箱常用函数列表
重要的感知器神经网络函数：
n
s i xi i1
y (s)
与生物神经元的区别:
(1)生物神经元传递的信息是脉冲，而上述 模型传递的信息是模拟电压。
(2)由于在上述模型中用一个等效的模拟电 压来模拟生物神经元的脉冲密度，所以在 模型中只有空间累加而没有时间累加(可以 认为时间累加已隐含在等效的模拟电压之 中)。
(3)误差平方和sse(sum squared error)
n
sse (tk ak )2 k 1
无教师学习(无监督学习)
P 输入
神经网络 （学习系统）
a 输出
无教师监督学习方式
MATLAB工具箱中的神经网络结构
1.人工神经元的一般模型
在
s
n
i xi
中，令 b ， pi xi
MATLAB神经网络工 具箱中的神经网络 模型
神经网络工具箱简介
MATLAB 7对应的神经网络工具箱的版本为 Version 4.0.3,它以神经网络理论为基础,利用 MATLAB脚本语言构造出典型神经网络的激活函 数,如线性、竞争性和饱和线性等激活函数，使设 计者对所选定网络输出的计算变成对激活函数的 调用。
1 2 a 3 4
1 2 c 3 4
1 2 3 b 4 5 6
5 6
型
m
a,
b
[2 [2
2double] 3double]
n
a b
[] c
[2 2double] [2 3double][3
i1
R
则
,
a
f
(
wi pi b)
i 1
人工神经元的一般模型
由此构成人工神经元的一般模型，如下图所示。
上式可写成矩阵向量形式：a=f(Wp+b)
由S个神经元组成的单层网络
输入
S个神经元的层
p1
w1,1
n1 f a1
b1
p2
1 n2 f a2
p3
b2
1
pR
wS,R
ns f as bs
e 误差信号
误差分析
t 有教师监督学习方式
误差信号的不同定义:
(1)均方误差mse(mean squared error)
n
(tk ak )2
mse E[e] k1 n
(2)平均绝对误差mae (mean absolute error)
n
| tk ak |
mae k1 n
n1 IW1P b1
a1为第一层神经元的输出向量,大小为 S 1 1
,
a1 f 1 (IW 1P b1 )
神经网络的层数为神经元网络层的数目加1, 即隐层数目加1.
多层神经网络结构
a 2 f 2 (LW 2a1 b2 ) f 2[LW 2 f 1 (IW 1 p b1 ) b2 ]
simuhop
solvehop 设计Hopfield网络 设计线性网络 产生对称随机数 反向传播学习规则 Hebb学习规则 感知层学习规则 Widrow－Hoff学习规则 线性层初始化
感知层初始化 自组织映射初始化 绘制自组织映射图 利用反向传播训练前向网络 利用感知规则训练感知层 利用Widrow－Hoff规则训练线性层 利用Kohonen规则训练自组织映射
(3)上述模型未考虑时延、不应期和疲劳等。
响应函数 y (s) 的基本作用：
1、控制输入对输出的激活作用； 2、对输入、输出进行函数转换； 3、将可能无限域的输入变换成指定的有限范
围内的输出。
根据响应函数的不，人工神经元 有以下几种类型：
阈值单元
响应函数如图a所示,
多层网络简化形式
图中:
P p1, p2,... pR
b1 [b11,b21,...bs11 ]
I W 1,1
iw11,,11 iw12,,11
iw1s1,1,1
iw11,,12 iw12,,12
iw1,1 s1 , 2
...
iw11,,R1 iw12,,1R
络中的神经元是分层排列 的，每个神经元只与前一 层的神经元相连接。最右 一层为输出层，隐含层的 层数可以是一层或多层。 前向网络在神经网络中应 用很广泛，例如，感知器 就属于这种类型。
2. 反馈前向网络
网络的本身是前向型 的，与前一种不同的 是从输出到输入有反 馈回路。
内层互连前馈网络
通过层内神经元之间的相 互连接，可以实现同一层 神经元之间横向抑制或兴 奋的机制，从而限制层内 能同时动作的神经数，或 者把层内神经元分为若干 组，让每组作为一个整体 来动作。一些自组织竞争 型神经网络就属于这种类 型。
iw1,1 s1 , R
说明:
输入层神经元的个数决定IW的行数,输入向 量元素的个数决定IW的列数,即S1行R列.
4.公式和图形中的变量符号在编程 代码中的表示方法
, ,
细胞矩阵:将多个矩阵 向量作为细胞矩阵的” 细胞”(Cell),细胞矩阵 的各个元素值为对应 细胞的大小和数值类
接权.
lws22,1,s1表示……
bi si
表示…
第i个网络层的第 s i 个神经元的阈值
例:
输入
S个神经元的层
p1
w1,1
n1 f a1
b1
p2
1
n2 f a2
p3
b2
1
pR
wS,R
ns f as bs
1
输入
S个神经元的层
n1为第一层神经元的中间运算结果,即连接权向量 与阈值向量的加权和,大小为 S1 1 ,即
线性单元
其响应函数如图b所示
非线性单元
常用响应函数为S型(Sigmoid)函数，如图c、 d所示
Hardlim x>=0 y=1;x<0 y=0 Hardlims:x>=0 y=1; x<0 y=-1 Purelin :y=x Satlin:x<0 y=0;x>1 y=1;x>=0&&x<=1 y=x;
Logsig:y= 1 1 ex
人工神经网络的构成
单个神经元的功能是很有限的，人工神经 网络只有用许多神经元按一定规则连接构 成的神经网络才具有强大的功能。
神经元的模型确定之后，一个神经网络的 特性及能力主要取决于网络的拓扑结构及 学习方法。
人工神经网络连接的基本形式：
1．前向网络 网络的结构如图所示。网
初始化： initp 训练： trainp 仿真： simup 学习规则： learnp
线性神经网络函数
初始化： 设计： 仿真： 离线训练： 在线自适应训练： 学习规则：
initlin solvelin simulin trainwh adaptwh learnwh
神经元模型及其简化模型如图所示，输入向
量 p [ p1, p2,
pR
]T、权值矩阵
w
[w 1,1
,
w1,2 ,，,
w1,R
]
与阈值的加权和（内积运算）送入累加器，形成
净输入，即：
人工神经元模型
图中，xi(i＝1，2，…，n)为加于输入端(突触)上的 输入信号；ωi为相应的突触连接权系数，它是模拟 突触传递强度的—个比例系数, ∑表示突触后信号的 空间累加；θ表示神经元的阈值，σ表示神经元的响 应函数。该模型的数学表达式为：
还可根据各种典型的修正网络权值规则，加上网 络的训练过程，利用MATLAB编写出各种网络设 计和训练的子程序，用户根据自己的需要去调用。
神经网络工具箱的主要应用
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