基于LabVIEW与MATLAB平台的神经网络设计与应用研究_高洪涛
MATLAB与神经网络算法的结合与实践
MATLAB与神经网络算法的结合与实践绪论近年来，随着科技的迅猛发展和计算机技术的进步，神经网络算法在各个领域的应用日益广泛。
神经网络算法以其强大的学习和处理能力，可以用于解决复杂的问题，如模式识别、数据挖掘、图像处理等。
而MATLAB作为一款功能强大的数学软件，具备了丰富的工具箱和先进的编程环境，为神经网络算法的实践提供了良好的支持。
本文就从MATLAB与神经网络算法的结合与实践进行探讨，通过实例分析，展示了两者之间的协同作用。
一、MATLAB与神经网络算法的概述1.1 MATLAB的介绍MATLAB，全称为Matrix Laboratory（矩阵实验室），是由MathWorks公司研发的一款强大的数值计算和科学工程软件。
MATLAB提供了大量高效的数值分析、数据可视化、算法开发等功能，并且拥有简单易用的编程界面，使得用户能够快速开发和实现复杂的计算程序。
1.2 神经网络算法的基本原理神经网络算法是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，通过建立具有复杂拓扑结构的神经元网络，模拟人类思维和学习的过程。
神经网络算法通常包括前向传播和反向传播两个过程，前向传播用于计算输出结果，反向传播用于调整网络参数，以便使得输出结果与期望结果尽可能接近。
二、MATLAB在神经网络算法实践中的应用2.1 数据预处理在开始神经网络算法之前，数据预处理是一个必不可少的环节。
而MATLAB提供了丰富的数据处理工具，可以方便地进行数据清洗、归一化、特征选择等操作。
例如，使用MATLAB的统计工具箱可以快速计算数据的均值、方差等统计量，进而对数据进行归一化处理。
2.2 网络拓扑设计神经网络算法的性能很大程度上取决于网络的拓扑结构。
而MATLAB中的神经网络工具箱提供了多种网络模型的构建方法，如前馈神经网络、递归神经网络等，用户可以根据具体的问题选择适合的网络结构，并灵活地添加、删除、连接神经元进行拓扑设计。
2.3 参数训练与优化在神经网络算法中，参数的训练和优化对于模型的性能至关重要。
基于LabVIEW和MATLAB的过程控制虚拟仿真平台研究
第28卷 第2期2006年4月电气电子教学学报J OU RNAL OF EEEVol.28 No.2Apr.2006基于LabVIEW和MAT LAB的过程控制虚拟仿真平台研究郭一楠,程 健,陈 颖(中国矿业大学 信息与电气工程学院,徐州江苏221008)摘 要:过程控制课程内容涉及面广,且与生产实际结合紧密。
为有效促进学生对课程内容的理解,培养学生的创新意识和实践能力,开发了基于虚拟仪器技术和仿真技术的过程控制虚拟仿真平台。
该平台以现有多媒体教学的静态模式为基础,采用面向实例的交互式动态教学模式,将课程内容和实践分析方法、静态与动态教学模式相结合,构成为一种立体综合教学平台。
平台采用LabVIEW和MA TLAB开发研制,有机融合了上述工具的各自优点,实现了动态显示和仿真分析的有机结合。
实际运行表明,该平台可以有效地扩展教学内容,激发学生学习兴趣。
关键词:虚拟仿真;LabV IEW;MA TLAB;过程控制中图分类号:TP273;TP39119 文献标识码:A 文章编号:1008-0686(2006)02-0061-05Development of Virtual Simulation Platform for ProcessControl System B ased on LabVIEW and MAT LABGU O Yi2nan,CHENG Jian,CHEN Yin(S chool of I nf ormation and Elect ronic Engineering,China Univercit y of Mining&Technolog y,X uz hou221008,Chi na)Abstract:Courseπs content s of process cont rol relate to numerous fields and combine wit h act ual p roduc2 tion.In order to facilitate st udent s to comprehend courseπs content s effectively and t rain t heir innovation a2 bility,virt ual simulatio n platform of process co nt rol based on virt ual inst rument and simulation technology is developed.Based on existing static multimedia teaching mode,dynamic interactive teaching mode is a2 dopted in t he platform.So an integrated teaching platform is formed,which combines content wit h practi2 cal analyses met hods and integrates static teaching mode wit h dynamic teaching mode.The platform is de2 veloped by LabV IEW and MA TLAB.It integrates t he advantages of above tools and realizes dynamic dis2 play of variables in t he process and simulatio n analyses.Act ual run indicates t he platform can extend con2 tent s and inspire st udent sπlearning interest.K eyw ords:virt ual simulink;LabV IEW;MA TLAB;p rocess control0 引言“过程控制”课程教学内容涉及面广,既有仪表原理电路分析,又有控制算法理论分析,推理演绎较多,同时课程要求理论与实际相结合,紧跟学科发展前沿。
基于LabVIEW与MATLAB平台的神经网络设计与应用研究
了 （ｉ ｍｏ ｄ Ｓ ｇ ｉ
函数 ） Ｗ ； 为神 经元 与 输 出层 神经 元 ／ 间 的连接权 之
值 ； 为该 神经元 的阈值 ； Ｏ 为前一 层 的第 个神 经元
的输出。
输 入 层
隐 舍 层
输 出 层
导入节点中ｌ 选择该节点的操作Ｆ ｎｔ ｎ ＞Ａ ａｙ ｅ ＞ ４ 】 。 ｕ ｃｉ ＞ ｎ ｌｚ＞ ｏ
称 ＮＮ） 由大量 简单的处理单元 （ 是 称为 神经元） 广泛的互 相连接形 成的复杂 网络 ， 是基于 数值 计算 的知识处理 它
数 目； Ｄ为输 出层神 经元 数 目； 为 １ ０之 间的整数 。 ｎ ＿ ， —１
ＢＰ神 经网络是 通过在样 本 的学 习训 练过程 中采 用 误差反 向传播算 法（ ＢＰ算法 ） 调整 权值达 到满足精 度
与 ＭＡＴ ＡＢ之 间的数据传递可用 图 ｌ Ｌ 表示ｌ。 ４ ］
隐含 层节 点根 据需要 自由设计 的情 况下 ， 三层 ＢＰ 网络 可 以实 现任 意精 度逼 近任 意 连续 函数 。 因此 如何 合 适
图 １ Ｌ ｂ ＩＷ 与 ＭＡ Ｌ Ｂ数据 传递 示意 图 ａ ＶＥ ＴＡ
选 取 隐含层 神 经元个 数对 整 个 网络能否 正 常工 作 有重
松 组建一个 测量 系统 以及 构造 自己的仪器面板 ， 而无需 进行 任何烦琐 的程序 代码 的编写 ， 大大 简化 了过程 控制
和测试软件 的开发 。在 Ｌ ｂ Ｅ 平 台下 ， 个 ｖ 由两 ａ ｖＩ Ｗ 一 Ｉ
部分 组成 ： 前面版 和框 图程 序 。前面版 的功 能等效于 传
统测试 仪器 的面版 ， 图程 序 的功 能等效于 与传统仪器 框
点 的使 用 ，既 可 以开 打 该 节 点 直 接在 其 框 图 内书 写 ＭＡ Ｌ Ｔ ＡＢ程序代码 ： 也可以将 已经写好 的ＭＡ Ｌ Ｔ ＡＢ程序
LabVIEW中人工神经网络计算的实现与应用
１ ＬａｂＶＩＥＷ中人工神经网络计算的
实现方式 使用ＬａｂＶＩＥＷ语言直接开发人工神经网络算法
编程复杂，工作量大，并且运行效率难以保证。合理应 用ＬａｂＶＩＥＷ提供的强大外部接口能力，可以弥补 ＬａｂＶＩＥＷ自身功能的不足，实现高效的神经网络计算。 ＬａｂＶＩＥＷ中实现人工神经网络计算主要有两种途经：
图２数据采集系统的人机交互界面及滞回曲线
ＰＣＬ…８１６５结束语 采用ＰＣＬ－８１６多功能数据采集卡和模拟输出模块 ＤＡ １，以ＶＢ作为软件开发平台，可以在较
短 的时间内，充分地利用数据采集卡的功能和资源，开
发出功能强大的控制系统。特别是利用ＶＢ在生成友好 界面方面的优势，对于数据采集及状态监控系统尤其 适用。这样不仅使整个控制系统的工作可靠性大大提 高。并且缩短了实验室研究工作的周期，提高了工作效 率。该系统硬件设计原理及控制软件开发的基本思路 与方法．可为同类试验设备技术改造工作提供参考。 参考文献： ［１］张佐营，梁文龙，贾长勋等．基于ＶＢ６．０的工控机数据采集系统 的开发．微计算机信息【Ｊ】，２００４，２０（１１）：６６—６７． ［２］王铁勇，侯明善。刘贞报．研华ＰＣＬ＿８１８Ｌ数据采集卡ＤＭＡ驱 动模块开发．微计算机信息【Ｊ１，２００３，１９（２）：２７—２８．
婴竺岫；
［呆示１ 嗡隐１－层１层ｅ０】ｐ的ｏ，的权差ｃ值船三。、 羔普羔阈１嚣恚值精慧矩度，阵睦动， 矾量因ｇｗｏｈ子—ｏｍ、ａｎｌｎ＝Ｅｃ０＝ｏ‘ｎ表０１黑示 ．落８输Ｗｉ，赢出最磊层 ｈ大文１的 ７学，件ｈ 权 习麓磊焉义本什＋ｐ１蛉文输ＢＦ任ｆｉ人牛ｎ制ｐ参ｕｔｔ狱＇薮ａｙＵ中ａ‘，的１ｐｉ仟．ｆ－伞－Ｉ义：ｆ． －＇ＪＪ器珩，４硼．ｑ仝函爹焉，裂姒：ｕＨ誓ｌｅ８主逊
MATLAB和LabVIEW混合编程及在控制系统中的应用
2009年10月第37卷第10期机床与液压MACH I N E T OOL &HY DRAUL I CSOct 12009Vol 137No 110DO I:10.3969/j 1issn 11001-3881120091101066收稿日期:2008-10-22基金项目:国家自然科学基金资助项目(50875001)作者简介:胡佑兰(1986—),女,湖北松滋人,硕士研究生,主要研究方向为机电控制。
E -m ail:wonderfu lhyl@yahoo 1com 1cn 。
MAT LAB 和Lab V I E W 混合编程及在控制系统中的应用胡佑兰,彭天好,朱刘英(安徽理工大学机械工程学院,安徽淮南232001)摘要:概述了MAT LAB 和Lab V I E W 两种编程语言的特点和四种混合编程的实现方法,结合典型控制系统实例,重点研究了使用MAT LAB Scri p t 节点进行混合编程的技术特点和设计方法,并与单独使用一种软件编程进行了对比分析。
结果表明,MAT LAB 和Lab V I E W 混合编程综合了两者的特点和优势,在工程控制系统中具有广泛的应用前景。
关键词:MAT LAB;Lab V I E W;混合编程;控制系统中图分类号:TP271;TP311 文献标识码:A 文章编号:1001-3881(2009)10-209-4M i xed Programm i n g w ith M ATLAB &LabV I E W and Its Appli ca ti on i n Con trol SystemHU Youlan,PENG Tianhao,Z HU L iuying(School ofMechanical Engineering,Anhui University of Science and Technol ogy,Huainan Anhui 232001,China )Abstract:The features of both Lab V I E W &MAT LAB p r ogra mm ing languages and f our methods t o achieve m ixed p r ogramm ing were su mmarized .The technical characteristics and design methods of usingMAT LAB scri p t node were discussed combined with a typ 2ical exa mp le of contr ol syste m,and then compared with the p r ogra m s usingMAT LAB or Lab V I E W al one .The results show thatMAT 2LAB and Lab V I E W m ixed p r ogramm ing makes full use of the advantages of both s oft w ares,and this method has a good p r os pect of ap 2p licati ons in contr ol syste m.Keywords:MAT LAB;Lab V I E W;M ixed p r ogra mm ing;Contr ol syste m0 引言对于任何一个控制系统,在系统设计和构成之前,必须对系统进行分析、综合和预测研究,从而得出系统的性能评价指标,如控制精度、响应速度和系统稳定性等。
基于LabVIEW与MATLAB的现代光测图像处理系统
基于LabVIEW与MATLAB的现代光测图像处理系统一、概述随着科技的进步，光学测量技术在各个领域中的应用越来越广泛，特别是在精密工程、生物医学、航空航天等领域。
现代光测技术不仅要求高精度的测量结果，还要求快速、高效的数据处理和分析能力。
开发一个功能强大、操作简便的现代光测图像处理系统显得尤为重要。
本文将介绍一种基于LabVIEW与MATLAB的现代光测图像处理系统。
LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一种由美国国家仪器（National Instruments）公司开发的图形化编程语言和开发环境，广泛应用于数据采集、仪器控制和工业自动化等领域。
MATLAB（Matrix Laboratory）则是由MathWorks 公司开发的一种高性能的数值计算和可视化软件，被广泛用于算法开发、数据分析和可视化、工程与科学绘图以及应用程序的创建。
本系统结合了LabVIEW和MATLAB的优势，利用LabVIEW强大的硬件接口能力和MATLAB卓越的数据处理和分析能力，实现了一套高效、精确的光测图像处理系统。
该系统不仅能够处理和分析光测图像数据，还能够与各种光学测量设备进行无缝连接，实现数据的实时采集和处理。
本概述部分简要介绍了现代光测图像处理系统的背景和意义，并阐述了本系统的研究目的和主要功能。
后续章节将详细介绍系统的设计原理、实现方法和应用案例。
1. 光测图像处理技术的发展背景随着信息技术的飞速发展，光测图像处理技术在众多领域，如航空航天、生物医学、智能交通、安防监控以及工业自动化等，发挥着越来越重要的作用。
光测图像处理技术是一种利用光学原理和图像处理算法对获取的光学信息进行提取、分析和处理的技术，其目标是实现对目标对象的精确测量、识别和跟踪。
传统的光测图像处理方法主要依赖于硬件设备和固定的图像处理算法，这种方法在处理复杂的光学信息时往往显得力不从心。
如何利用Matlab进行神经网络研究
如何利用Matlab进行神经网络研究利用Matlab进行神经网络研究随着人工智能的快速发展，神经网络成为了研究人员和工程师们在处理复杂问题时的一种重要工具。
而在神经网络研究中，Matlab是一个非常常用且强大的工具。
本文将介绍如何利用Matlab进行神经网络研究，并探讨一些相关的技术和应用。
一、Matlab简介Matlab是一种基于数值计算的软件平台，广泛应用于科学、工程和工业领域。
它提供了丰富的功能和工具箱，其中包括神经网络工具箱。
神经网络工具箱具有强大的功能，可以用于神经网络的建模、训练、仿真和分析。
二、神经网络建模神经网络建模是神经网络研究的第一步。
在Matlab中，可以使用神经网络工具箱中的图形用户界面(GUI)来建立神经网络模型，也可以通过编程的方式进行建模。
无论是使用GUI还是编程，都需要先确定神经网络的结构和参数。
在GUI中，可以选择不同的神经网络类型，如前馈神经网络、循环神经网络和自适应神经网络等。
然后，可以设置网络的层数、每层的节点数量以及连接权重和偏差。
此外，还可以选择合适的激活函数和损失函数等。
如果选择编程方式进行建模，需要先创建一个神经网络对象，并使用相应的函数设置神经网络的各个参数。
例如，可以使用"feedforwardnet"函数创建一个前馈神经网络，并使用"trainlm"函数设置网络的训练算法为Levenberg-Marquardt算法。
三、神经网络训练神经网络的训练是为了使其能够对输入数据进行准确预测或分类。
在Matlab 中，可以使用神经网络工具箱中的函数来进行神经网络的训练。
常用的训练算法包括梯度下降法、Levenberg-Marquardt算法和递归最小二乘法等。
在训练之前，需要准备好训练数据和验证数据。
训练数据用于调整神经网络的权重和偏差，验证数据用于评估训练模型的性能。
在Matlab中，可以使用"train"函数来进行训练，该函数会自动将数据划分为训练集和验证集，并根据指定的训练算法进行训练。
Matlab中的神经网络与深度学习应用
Matlab中的神经网络与深度学习应用一、概述近年来，神经网络和深度学习技术在机器学习和人工智能领域取得了巨大的突破和应用。
Matlab作为一种功能强大的数学软件和编程平台，提供了丰富的工具箱和函数，方便研究人员和开发者进行神经网络和深度学习的实践和应用。
本文将介绍Matlab在神经网络和深度学习方面的应用，展示其在工程和科学领域的优势和潜力。
二、Matlab中的神经网络工具箱Matlab提供了专门用于神经网络建模和分析的工具箱，例如Neural Network Toolbox。
这个工具箱包含了各种用于神经网络设计、训练和测试的函数和算法，帮助用户快速搭建和优化神经网络模型。
用户可以通过简单的命令和函数实现从数据处理到模型训练的整个过程。
三、神经网络建模和训练在Matlab中，神经网络模型的建立通常包括以下步骤：确定输入和输出变量、选择合适的网络结构、设置模型参数、数据集的准备和分割、训练和验证。
Matlab提供了一系列函数和算法，帮助用户进行这些步骤。
首先，用户可以使用Matlab中的数据处理工具进行数据的预处理和清洗。
例如，可以利用Matlab的信号处理工具处理时间序列数据，或者使用图像处理工具对图像数据进行增强和分类。
其次，用户可以选择合适的神经网络结构。
Matlab提供了多种网络结构，包括前馈神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等。
用户可以根据具体的问题和数据特点选择合适的网络结构。
然后，用户需要设置模型参数。
Matlab提供了丰富的函数和算法，帮助用户设置网络的激活函数、学习率、正则化参数等。
用户可以根据实际情况进行调整和优化。
接着，用户需要准备和分割数据集。
数据集的好坏直接影响神经网络模型的训练和预测效果。
Matlab提供了函数和工具，帮助用户进行数据的预处理、划分和交叉验证。
用户可以根据数据的特点选择合适的方法进行处理。
最后，用户可以使用Matlab的训练函数进行模型的训练和验证。
Matlab中的神经网络技术应用
Matlab中的神经网络技术应用近年来，随着人工智能技术的快速发展，神经网络成为了当下炙手可热的研究领域之一。
而在神经网络的实现与应用方面，Matlab作为一种功能强大的编程语言和软件环境，提供了丰富的工具和函数，可以帮助研究人员快速开发和应用神经网络模型。
本文将介绍Matlab中神经网络技术的应用，并探讨其在不同领域的潜在应用。
一、神经网络的原理与概念在介绍Matlab中神经网络技术的应用之前，首先了解一下神经网络的原理和概念是十分必要的。
神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，它由大量的人工神经元相互连接而成，通过权重和偏差的调整，实现对输入数据的非线性映射和模式识别。
神经网络模型可以分为前馈神经网络和递归神经网络两类，前者通过从输入层到输出层前向传播来实现信息处理，后者则涉及到反馈循环，可以处理具有时间特性的问题。
在Matlab中，神经网络的建模和训练可以通过Neural Network Toolbox工具箱来实现。
该工具箱提供了多种神经网络模型，包括前馈神经网络、递归神经网络、自适应神经网络等。
它还提供了大量的函数和工具，可以帮助用户进行数据预处理、网络设计、训练和测试等工作。
二、Matlab中神经网络的应用领域1. 模式识别与分类神经网络在模式识别和分类任务中具有出色的性能。
通过使用Matlab的神经网络工具箱，我们可以快速构建和训练一个分类器，实现对不同类别的模式进行自动识别。
例如，在医学图像处理中，可以利用神经网络模型对医学图像进行分类，实现自动化的疾病诊断和分析。
此外，在语音识别、图像识别、手写字识别等领域，神经网络也得到了广泛的应用。
2. 预测与回归分析除了模式识别和分类任务，神经网络还可以应用于预测和回归分析。
Matlab提供了丰富的神经网络模型和算法，可以用来进行时间序列预测、数据拟合、回归分析等任务。
例如，在股票市场的预测中，可以利用神经网络对历史数据进行学习，预测未来的股价走势。
Matlab技术神经网络应用
Matlab技术神经网络应用Matlab技术在神经网络应用方面的发展和应用取得了令人瞩目的成就。
作为一种强大的计算工具和编程平台，Matlab通过其丰富多样的功能和算法库，为神经网络研究人员和开发者提供了许多强大的工具和方法。
本文将探讨Matlab在神经网络应用领域的一些重要方面，并介绍一些优秀的案例。
首先，Matlab在神经网络设计和训练方面提供了多种算法和工具。
通过Matlab 的神经网络工具箱，用户可以方便地设计和实现各种类型的神经网络，例如全连接神经网络、卷积神经网络和递归神经网络等。
此外，Matlab还提供了广泛的训练算法，如反向传播、遗传算法和支持向量机等。
这些算法和工具对于实现高效的神经网络模型和训练模型非常有帮助。
其次，Matlab在神经网络建模方面也有着重要应用。
神经网络模型可以用于解决各种实际问题，如分类、回归、聚类和图像处理等。
通过Matlab，用户可以设计并训练出适用于不同问题的神经网络模型，并进行相应的数据预处理和特征提取等工作。
与传统的统计方法相比，神经网络模型在处理非线性问题和大规模数据方面更具优势。
因此，Matlab在神经网络建模方面的应用为解决实际问题提供了更高效和准确的方法。
除此之外，Matlab还提供了强大的数据可视化和分析功能，这对于神经网络模型的评估和优化非常重要。
通过Matlab的数据分析和可视化工具，用户可以对训练和测试数据进行全面的统计分析，如数据维度分析、数据关联性分析和异常检测等。
此外，Matlab还提供了各种图表和图像处理函数，用户可以方便地展示和比较不同神经网络模型的性能。
这对于神经网络模型的调优和改进至关重要。
在实际应用方面，Matlab的神经网络技术已经得到了广泛的应用。
例如，在金融领域，神经网络模型可以用于股票价格预测和金融风险分析等。
通过Matlab的神经网络工具箱，研究人员可以构建并优化适用于金融市场的神经网络模型，以实现更准确的预测和决策。
基于LabVIEW和MATLAB混合编程的信号与系统实验教学
ISSN1672－4305 CN12－1352/N实验室科学LABORATORY SCIENCE第15卷第5期2012年10月Vol.15No.5Oct.2012基于LabVIEW和MATLAB混合编程的信号与系统实验教学范哲意，何冰松，刘志文(北京理工大学信息与电子学院，北京100081)摘要：将基于LabVIEW和MATLAB混合编程的虚拟实验技术引入信号与系统课程实验教学，提供了一种有效的实验手段。
以调制与解调实验为例，阐述了实验的过程与实现方法，并给出实验结果。
关键词：虚拟实验；信号与系统；LabVIEW；MATLAB；混合编程中图分类号：TP31文献标识码：B doi：10．3969/j．issn．1672－4305．2012．05．031Mixed programming with LabVIEW and MATLAB forexperimental teaching of signal and systemFAN Zhe－yi，HE Bing－song，LIU Zhi－wen（School of Information and Electronics，Beijing Institute of Technology，Beijing100081，China）Abstract：Virtual experiments technology based on mixed programming with LabVIEW and MATLAB is applied in the experimental teaching of signal and system．It provides an effective mode for experi-mental teaching．The process and methods of this teaching mode are discussed，and a simulation sys-tem of modulation and demodulation is then implemented．Key words：virtual experiments；signal and system；LabVIEW；MATLAB；mixed programming信号与系统是电子信息类专业重要的专业基础课，是一门理论和实际结合紧密的课程。
基于Labview与Matlab混合编程的应用研究 (1)
M ac hine B uildingA uto mation,D ec 2007,36(6):129～131,153基于Labview 与Matlab 混合编程的应用研究袁培铎(河海大学电气工程学院,江苏南京210098)摘 要:介绍了Labvie w 与Matlab 混合编程的方法,通过两个实例,介绍了利用Matlab scri p t 节点实现混合编程的应用。
Labview 与Matlab 编程软件的结合运用,可实现优势互补,有利于控制系统程序的仿真,提高编程效率,也是一条开发智能虚拟仪器的有效途径。
关键词:Labvie w;M atlab;Matlab scri p t 节点;混合编程;虚拟仪器中图分类号:TP311111 文献标识码:B 文章编号:167125276(2007)0620129203Research and Appli ca ti on of the M i xed Program m i n g Ba sed on Labv i ew and M a tl abY UAN Pei 2duo(Ho ha iU n i ve rs ity,N an ji ng 210098,C h i na )Abstract:This pap e r i n tr oduce s the m e tho ds o f how t o use Labvi ew and M a tl a b m i xe d p r o gramm i ng,a nd the app li ca ti o n s o f m i xedp r o g ramm i ng i n the t w o e xam p l e s of M a tl a b sc ri p t no de.I t s i m p li fi e s the p r o gramm i ng and i m p r o ve s p r o gramm i ng effi c i ency by the u se of Labvi ew a nd M a tl a b m i xe d p r og ramm i ng,w h i ch is a lso a n e ffe c ti ve w ay t o de ve l o p i nte lli gen t visua l i n s trum e nts.Key words:La bvi ew;M a tl a b;M a tl a b sc ri p t no de;m i xe d p r o gramm i ng;visua l i ns trum e n ts0 引言在工程领域中,Labvie w 和M atlab 是倍受程序开发人员青睐的两种语言。
Matlab技术在神经网络模型设计中的应用
Matlab技术在神经网络模型设计中的应用在当今信息时代，神经网络模型的设计和应用已经成为了一种热门的研究领域。
神经网络模型能够模拟人脑的工作原理，通过学习和训练来实现图像识别、语音识别、自然语言处理等复杂任务。
而在神经网络模型的设计中，Matlab技术发挥着重要的作用，提供了丰富的工具和函数库，方便研究人员进行模型的构建和测试。
首先，Matlab的神经网络工具箱是研究人员进行神经网络模型设计的重要工具之一。
该工具箱提供了多种类型的神经网络模型，如前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
可以根据具体的应用需求选择合适的模型类型。
而且，Matlab还提供了丰富的网络拓扑结构设计函数，如创建隐藏层数、定义神经元数量等，使得模型的构建更加灵活和可控。
其次，Matlab提供了丰富的数学运算和优化函数，可以方便地进行网络参数的训练和优化。
在神经网络模型中，参数的优化是非常重要的一步，它决定了模型的准确性和鲁棒性。
Matlab提供了多种优化算法，如梯度下降、共轭梯度、遗传算法等，可以根据具体情况选择合适的算法。
此外，Matlab还提供了一些特殊的优化函数，如权重衰减、学习率衰减等，可以进一步提升模型的性能。
此外，Matlab还具有灵活的数据处理和可视化功能，对于神经网络模型的数据准备和结果分析非常有帮助。
在神经网络的训练阶段，数据的准备和处理对于模型的性能和效果具有重要影响。
Matlab提供了多种数据处理函数，如数据归一化、数据降维等，可以方便地对数据进行预处理。
而在训练完成后，Matlab的可视化工具可以直观地展示模型的性能和结果，如绘制准确率曲线、混淆矩阵等，方便研究人员对模型进行分析和改进。
此外，Matlab还支持硬件加速和并行计算，可以加快神经网络模型的训练和推理。
在神经网络模型的训练过程中，计算量通常很大，需要较长的时间。
而Matlab提供了基于GPU的加速功能，可以充分利用显卡的并行计算能力，大幅度缩短训练时间。
Matlab与LabVIEW混合编程方法应用研究.
第10卷第33期2010年11月1671—1815（2010）33-8267-05科学技术与工程Science Technology and EngineeringVol. 10No. 33Nov. 2010 2010Sci. Tech. Engng.Matlab 与LabVIEW 混合编程方法应用研究徐何李滔李勇（西北工业大学电子信息学院，西安710129）摘要对Matlab 和LabVIEW 混合编程技术进行了讨论。
主要研究Matlab Script 节点法、动态链接库（DLL ）技术和COM 组件技术，详细介绍了各自的技术优点以及实现方法。
并在此基础上，结合Matlab 强大的矩阵运算能力和LabVIEW 丰富的面板设计工具，完成了对雷达显示界面的混合编程仿真设计。
关键词组件对象模型节点动态链接库混合编程雷达界面仿真中图法分类号TN955；文献标志码A2010年9月13日收到第一作者简介：徐何（1985—），男，羌族，四川省成都市人，硕士研究生，研究方向：雷达信号仿真。
E-mail ：prophetxu@hotmail．com 计算机和仪器的密切结合是目前仪器发展的一个重要方向。
这种结合有两种方式，一是将计算机装入仪器，其典型的例子就是所谓智能化的仪器。
另一种方式是将仪器装入计算机，以通用的计算机硬件及操作系统作为依托，实现各种仪器功能，虚拟仪器主要是指这种方式。
LabVIEW 是美国NI 公司研发的功能强大而且灵活的仪器分析开发软件，是目前应用最为广泛的虚拟仪器开发软件。
其拥有强大的界面开发能力和良好的软硬件接口，但是在对各种算法的支持方面，LabVIEW 的工具箱有限，这限制了使用Lab-VIEW 对大型应用程序的快速开发。
Matlab 拥有强大的矩阵运算、图形处理能力和内容丰富且可扩展的工具箱，但其界面开发能力较差，并且在数据输入、网络通信、硬件控制等方面都比较繁琐。
针对LabVIEW 和Matlab 两种软件的优势和不足，使用混合编程的方法，可以很好的结合两者的优势，互补不足，开发出更具智能化的虚拟仪器。
MATLAB神经网络及其应用3篇
MATLAB神经网络及其应用第一篇：MATLAB神经网络基础及其实现MATLAB是一个非常强大的科学计算软件，它具有很多功能，其中包括神经网络的实现。
神经网络是一种基于简单神经元相互连接的模型，用于进行数据分类、预测、模式识别等任务。
在本篇文章中，我们将介绍MATLAB神经网络的基础和其实现。
1. 神经网络的基础神经网络是由多个神经元组成的，每个神经元都有一个输入和一个输出，在神经网络中，每个神经元的输出可以作为其他神经元的输入。
神经元之间的连接可以有不同的权重，这些权重决定了神经元之间信息传递的强度。
神经网络可以分为很多种，例如感知机、递归神经网络、卷积神经网络等。
2. MATLAB神经网络工具箱的实现MATLAB神经网络工具箱是一个扩展的MATLAB工具箱，它提供了基于神经网络的解决方案，可以用于分类、回归等多种任务。
在MATLAB神经网络工具箱中，有很多函数可以用来构建神经网络，其中最常用到的是“feedforwardnet”。
“feedforwardnet”函数用于构建前馈神经网络，该函数的语法如下：net = feedforwardnet(hiddenSizes)其中，“hiddenSizes”是一个数组，用于指定神经网络中隐藏层的大小。
例如，如果要构建一个具有10个隐藏层节点的神经网络，可以使用以下语句：net = feedforwardnet([10]);构建神经网络之后，需要训练它以适应特定的任务。
MATLAB神经网络工具箱提供了很多训练算法，例如误差逆传播算法、遗传算法等。
其中最常用到的训练算法是“trainlm”。
“trainlm”函数用于使用Levenberg-Marquardt算法训练神经网络，该函数的语法如下：net = trainlm(net,inputs,targets)其中，“inputs”是一个输入数据矩阵，“targets”是一个目标数据矩阵，用于训练神经网络。
Matlab技术在神经网络中的应用
Matlab技术在神经网络中的应用随着人工智能和大数据的兴起，神经网络成为了一种热门的算法模型，被广泛应用于各种领域。
神经网络模型的训练和优化是一个复杂而关键的过程，需要强大的计算和分析能力。
在这个过程中，Matlab作为一款强大的科学计算软件，为神经网络的应用提供了便捷的工具和丰富的函数库。
本文将重点介绍Matlab技术在神经网络中的应用。
一、神经网络简介神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，具有自学习和适应能力。
它由多个节点以及连接这些节点的权重组成，通过这些权重进行信息传递和加工。
神经网络模型在数据分析、图像识别、语音处理等领域都具有广泛的应用。
二、Matlab在神经网络模型中的建模与训练1. 数据预处理在使用神经网络模型前，数据预处理是一个必不可少的步骤。
Matlab提供了丰富的数据处理函数和工具箱，可以方便的进行数据清洗、标准化和特征提取等操作。
例如，可以使用Matlab中的normalize函数对数据进行标准化，使得输入数据的每个特征都具有相同的重要性。
2. 网络结构设计神经网络的结构设计是非常关键的一步。
Matlab提供了多种神经网络模型的构建函数，如feedforwardnet、cascadeforwardnet等。
可以根据具体的应用需求选择合适的网络结构。
此外，Matlab还提供了可视化工具，如nntoolbox，可以直观地展示和编辑神经网络的层次结构。
3. 权重初始化和优化算法神经网络模型的训练是通过反向传播算法来进行的。
在进行反向传播之前，需要对神经网络的权重进行初始化。
Matlab提供了多种权重初始化函数，如rand、randn等，可以根据需要选择合适的初始化方法。
优化算法是训练神经网络模型时的核心算法。
Matlab中的神经网络工具箱提供了多种优化算法的实现，如梯度下降法、共轭梯度法、拟牛顿法等。
可以根据问题的性质选择合适的优化算法来提高模型的拟合效果。
4. 模型评估与验证在训练完成后，需要对模型进行评估与验证。
基于LabView的PID神经网络控制器设计与仿真
Abstract: The PID neural networks controller can make both neural networks and PID control into an organic whole, which has the merit of any PID controller for its simple construction and definite physical meaning of parameters, and also has the self-study and adaptive functions of neural networks. The approach to realize neural networks control in virtual instrument was researched. Combining virtual instrument technology and PID neural networks together organically and adopting LabView to design the module of PID neural networks, the performance of the control system and the development efficiency were improved. Key words: virtual instrument; LabView; PID; neural networks
反传算法模块
网络参数
v
被控对象模块
1.3
PID 神经网络反传算法
PID 神经网络学习的目标是使系统输出误差平方均值
y
y
在LabVIEW中使用MATLAB工具箱
１ 虚拟仪器和ＬａｂＶＩＥＷ简介 １．１ 虚拟仪器
虚拟仪器（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ，简称ＶＩ）是全 新概念的最新一代测量仪器，是现代计算机技术和 仪器技术深层次结合的产物。由于虚拟仪器的控制 面板、结果显示以及信号数据的运算处理都是有软 件实现的，所以，这种仪器的关键部分就是硬件平台 支持下的软件功能模块。 １．２ ＬａｂＶＩＥＷ
下面是一个虚拟小波降噪仪的例子。它分别调 用 ＭＡＴＬＡＢ 的 Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｏｏｌｂｏｘ 中的小波降噪函 数 ｗ ｄ ｅ ｎ 和 ｗ ｄ ｅ ｎ ｃ ｍ ｐ ，还有小波包降噪函数 ｗｐｄｅｎｃｍｐ使用Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ小波和Ｓｙｍｌｅｔ小波实现 了对可选的虚拟波形ｓｉｎｅ、ｓａｗｔｏｏｔｈ和ｓｑｕａｒｅ的降 噪处理。其中也用到了为信号去噪及压缩提供缺省 值的 ｄ ｄ ｅ ｎ ｃ ｍ ｐ 函数。Ｌ ａ ｂ Ｖ Ｉ Ｅ Ｗ 是通过使用 ＭＡＴＬＡＢ 脚本节点来链接使用 ＭＡＴＬＡＢ 脚本程序 的 。可 以 从 框图窗口 Ｆｕｎｃｔｉｏｎ选项板的Ｍａｔｈｅｍａｔ－ ｉｃｓ／Ｆｏｒｍｕｌａ 子选项板上访问 ＭＡＴＬＡＢ 脚本节点。 虚拟小波降噪仪的面板和框图程序分别如图１、图２ 所示：
糊判断为前提，运用模糊语言规则，推出一个新的近
图６ 虚拟模糊热点温度监测器的前面板
似的模糊判断结论的方法。模糊推理系统在诸如系
统建模、自动控制、数据分类、决策分析、专家系统、
时间序列预测、机器人控制和模式识别等众多领域
中得到了成功的应用。
模糊传感器是采用了模糊理论，能够把测量的
数值转换为人类语言符号表示的仪器。它是顺应人
算机中进行数值符号转换，并且给出最终的人类语
言表述。本例旨在介绍ＬａｂＶＩＥＷ和模糊推理结合使
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收稿日期：２０１１－１１－０２基于LabVIEW 与MATLAB 平台的神经网络设计与应用研究高洪涛，陈晓宁，张丽彬，吴文健（解放军理工大学，江苏 南京 ２１０００７）摘 要：针对神经网络应用问题提出了通过ＬａｂＶＩＥＷ调用ＭＡＴＬＡＢ应用程序实现神经网络的方法。
该方法通过ＬａｂＶＩＥＷ与ＭＡＴＬＡＢ的混合编程，能充分发挥了两者的优势，具有更大的灵活性和实用性。
同时它使得复杂的控制算法应用于虚拟仪器实现故障诊断成为可能，为快速开发功能强大的智能化虚拟仪器探索了一条的新途径。
关键词：ＬａｂＶＩＥＷ；混合编程；ＭＡＴＬＡＢ；神经网络中图分类号：ＴＰ１８３ 文献标识码：Ｂ 文章编号：１００３－７２４１（２０１２）０２－００５１－０４Design and Application of Neural Network Based on LabVIEWand MATLABGAO Hong-tao, CHEN Xiao-ning, ZHANG Li-bin, WU Wen-jian( The PLA University of Science and Technology, Nanjing 210007 China )Abstract: This article introduces a kind of method by using LabVIEW and MATLAB mixed programming to realize Neural Network. By the method of the mixed programming of MATLAB and LabVIEW, the advantages of both are played fully, with more flexibility and practical. The mixed programming not only making the complicated control arithmetic melts into virtual instrument to realize fault diagnosi, but also expanding an effective way to develop powerful intelligent virtual instrument.Key words: LabVIEW; mixed programming; MATLAB; neural network１ 引言随着现代工业自动化水平的日益提高，现代化控制系统正朝着大规模、复杂化的方向发展，导致系统中存在大量的多故障、多过程，突发性故障。
传统诊断方法在知识处理与运用存在较大的局限性，而神经网络具有的联想、推测和记忆等功能，使其在故障诊断中得到广泛的应用。
同时人们还希望现代化的诊断系统能够高度集成化、小型化满足现场测试和诊断的要求，提高排除故障的效率。
虚拟仪器的“软件即仪器”的思想能够很好的解决这一问题。
而采用ＬａｂＶＩＥＷ与ＭＡＴＬＡＢ混合编程的方法，能够有效的将神经网络与虚拟仪器技术相结合实现故障诊断。
２ LabVIEW 的功能与特点ＬａｂＶＩＥＷ语言是美国ＮＩ公司推出的一种非常优秀的面向对象的图形化编程语言，是一个具有良好开放性的虚拟仪器开发平台。
Ｌａｂｖｉｅｗ图形化虚拟仪器编程语言直观，可视化强，设计者利用它可以像搭积木一样，轻松组建一个测量系统以及构造自己的仪器面板，而无需进行任何烦琐的程序代码的编写，大大简化了过程控制和测试软件的开发。
在ＬａｂＶＩＥＷ平台下，一个ＶＩ由两部分组成：前面版和框图程序。
前面版的功能等效于传统测试仪器的面版，框图程序的功能等效于与传统仪器面版相联系的硬件电路。
ＬａｂＶＩＥＷ设计的虚拟仪器可脱离ＬａｂＶＩＥＷ 开发环境，用户最终看见的是和实际硬件仪器相似的操作面版。
ＬａｂＶＩＥＷ中提供了大量信息处理功能函数，专门用于从采集到数据中挖掘有用的信息，用于分析测量数据及信号处理。
但是Ｌａｂｖｉｅｗ在进行大量数据运算与处理，以及复杂的控制算法的时候，很难满足用户各种各样需求。
而Ｍａｔｌａｂ具有Ｌａｂｖｉｅｗ不可比拟的强大计算能力，完备的工具箱，以及复杂的算法。
作为一个开放式开发平台，ＬａｂＶＩＥＷ提供了与多种编程语言和应用程序的接口，通过ＬａｂＶＩＥＷ强大的外部接口，可以实现ＬａｂＶＩＥＷ与ＭＡＴＬＡＢ的混合编程，从而互相取长补短，充分发挥两者的优势， 也为快速开发功能强大的智能化虚拟仪器提供了新的方法。
本文即利用到Ｍａｔｌａｂ Ｓｃｒｉｐｔ节点实现ＭＡＴＬＡＢ的调用。
通过这种方式，用户可以在ＬａｂＶＩＥＷ中使用ＭＡＴＬＡＢ强大的数值运算功能。
对ＭＡＴＬＡＢ Ｓｃｒｉｐｔ节点的使用，既可以开打该节点直接在其框图内书写ＭＡＴＬＡＢ程序代码：也可以将已经写好的ＭＡＴＬＡＢ程序导入节点中［４］。
选择该节点的操作Ｆｕｎｃｔｉｏｎ＞＞Ａｎａｌｙｚｅ＞＞Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ＞＞Ｆｏｒｍｕｌａ＞＞ＭＡＴＬＡＢ Ｓｃｒｉｐｔ。
ＬａｂＶＩＥＷ与ＭＡＴＬＡＢ之间的数据传递可用图１表示［４］。
３ BP 神经网络模型人工神经网络简称为神经网络（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，简称ＮＮ）是由大量简单的处理单元（称为神经元）广泛的互相连接形成的复杂网络，它是基于数值计算的知识处理系统。
神经网络在不同程度和层次上模拟人脑或生物信息处理的机理，把算法和结构一体化，具有学习能力、记忆能力，计算能力以及智能处理功能［３］，因而非常适合应用于各种系统的故障诊断。
基于对人的神经元结构研究，人们提出了多种结构模型，如ＭＰ网络、Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络、ＢＰ网络、ＲＢＦ网络等，其中ＢＰ网络已广泛应用于当前的故障诊断领域。
ＢＰ网络由输入层、一个或多个隐含层（典型的为一层）、输出层组成，其结构如图２所示。
其非输入层的神经元输出可由下式表示：图１ LabVIEW 与MATLAB 数据传递示意图)()1(1)()(l j l pi l i l ji l pjo w netθ−=−−=∑)()()(l pj j l pj net f o =其中ｆ（ｘ）为激活函数，通常ｆ（ｘ）＝xe −+11（Ｓｉｇｍｏｉｄ函数）；ji w 为神经元ｉ与输出层神经元ｊ之间的连接权值；j θ为该神经元的阈值；i o 为前一层的第ｉ个神经元的输出。
ＢＰ网络作为一种有隐含层的多层前馈网络，系统的解决了多层网络中隐含单元连接权值的学习问题。
在隐含层节点根据需要自由设计的情况下，三层ＢＰ网络可以实现任意精度逼近任意连续函数。
因此如何合适选取隐含层神经元个数对整个网络能否正常工作有重要的意义。
一般情况下可按下式给出［１］：ln n n O I H ++=其中H n 为隐含层神经元数目；I n 为输入层神经元数目；O n 为输出层神经元数目；ｌ为１－１０之间的整数。
ＢＰ神经网络是通过在样本η的学习训练过程中采用误差反向传播算法（ＢＰ算法）调整权值达到满足精度要求的映射。
对于Ｎ个训练样本，Ｌ个输出的网络总误差函数可表示为211)(21p k N p L k pk o t J −=∑∑==系统最小误差的梯度搜索方法是基于上式的最小化方法。
典型的ＢＰ网络存在学习过程可能发生振荡，收敛缓慢等缺点。
为此，有人提出引入动量项改进算法［２］，即w （k ＋１）＝w （k ）＋η［（１－α）Ｄ（ｋ）＋αＤ（ｋ－１）］其中w （k ）表示单个的连接权系数或连接权向量，Ｄ图２ BP 神经网络模型（ｋ）为ｋ时刻的负梯度；η为学习效，η＞０；α为动量因子，０＜α＜１。
该方法引入动量项实质上相当于阻尼项，它减小了学习过程的振荡趋势，改善了收敛性，这是目前应用比较广泛的一种改进方法。
４ 基于LabVIEW与MATLAB的神经网络设计与实现４．１ 基于LabVIEW与MATLAB的神经网络设计基于神经网的故障诊断首先通过标准样本对网络进行训练获取符合要求网络模型。
当设备发生故障时，通过外部检测设备得到故障信息并提取得到故障特征矢量，将其作为描述故障发生时的证据信息，然后应用训练好ＢＰ神经网络对故障特征矢量进行识别，并输出诊断结果。
其具体的故障诊断流程如图３所示。
根据如上流程在ＬａｂＶＩＥＷ中创建ＭＡＴＬＡＢ Ｓｃｒｉｐｔ节点，并在ＭＡＴＬＡＢ Ｓｃｒｉｐｔ直接编写或导入ＢＰ网络Ｍ程序，同时在ＭＡＴＬＡＢ Ｓｃｒｉｐｔ框图上加需要的输入和输出节点。
图中ｔ表示待诊断数据，ｙ表示网络的实际输出值。
故障类型的判断及显示由子ＶＩ来完成。
在子程序中设定判别阈值为０．８。
当该组数据诊断结果最大值大于０．８时，认为诊断可靠，查询数据库输出故障信息，此时指示灯为红色；若最大值介于０．８和０．５之间，则认为诊断不可靠，输出为无法诊断，此时指示灯为黄色；若最图３ BP网络设计流程图图４ LabVIEW程序框图大值小于０．５，输出为无故障，此时指示灯为绿色。
４．２ 仿真结果采用文献［１］中故障模拟试验仪的测量数据验证程序的可行性。
取其中五组数据作为待诊断样本仿真结果如图所示：网络训练的期望输出值分别为有故障为０．９，无故障为０．１。
通过仿真结果可以看出设计的程序能够满足设计要求可靠的识别故障。
同时将基于ＬａｂＶＩＥＷ与ＭＡＴＬＡＢ混合编程实现的ＢＰ神经网络与基于Ｃ语言编程比较，可以看出ＬａｂＶＩＥＷ图形化编程方法极大的减少了程序代码设计，能够节省大量时间。
此外，这种编程方法更有利于让非专业开发人员迅速掌握，降低程序开发的难度。
５ 结束语ＬａｂＶＩＥＷ语言是一种非常优秀的面向对象的图形图５ 子VI程序框图图６ 仿真结果及不同情况下指示灯的显示作者简介：高洪涛（１９８３－），男，硕士研究生，研究方向：电气系统及设备测控理论与技术。
作者简介：王秀娟（１９８３－），女，硕士研究生，研究方向：电气传动与控制，油气测控工程。
（上接第４７页）化编程语言，有丰富完善的功能图标，能够极大降低程序开发的难度，提高开发数据采集、工业控制等虚拟系统的效率，而ＭＡＴＬＡＢ具有强大的数值运算和处理功能，通过二者的混合编程，使得复杂的算法能够应用于虚拟仪器设计中，提高了虚拟仪器的测试精度、稳定性和扩展性能，为快速开发出复杂智能化的虚拟仪器和便携式仪器探索了一条有效途径。
参考文献：［１］ 吴今培，肖健华．智能故障诊断与专家系统［Ｍ］．北京：科学出版社，１９９７．［２］ 李国勇．智能预测控制及其ＭＡＴＬＡＢ实现（第２版）［Ｍ］．北京：电子工业出版社，２０１０．［３］ 史忠植．神经网络［Ｍ］．北京：高等教育出版社，２００９，５．［４］ 周萍，应启戛，张燕连．基于ＬａｂＶＩＥＷ的小波分析的实现及应用［Ｊ］．微计算机信息，２００７，（２５）：１７９－１８０．作者简介：李春风（１９８３－），男，硕士，助理工程师，主要从事船舶电力推进系统、先进控制理论及应用等方面的研究。