第 3 章 神经计算基础(3.2 感知器)MATLAB仿真程序设计
《MATLAB程序设计》教学大纲
《MATLAB程序设计》教学大纲一、课程介绍本课程是一门针对计算机科学和工程学专业的研究生开设的课程，旨在通过教授MATLAB编程语言的基础知识和应用技能，培养学生掌握利用MATLAB解决实际问题的能力。
二、课程目标1.熟悉MATLAB编程语言的基本语法和数据类型；2.掌握MATLAB的函数定义和调用，以及文件的读写操作；3.理解MATLAB中的控制结构，包括条件语句和循环语句；4.学会使用向量和矩阵进行数据处理和分析；5.能够利用MATLAB进行图形绘制和数据可视化；6.培养独立解决问题和团队合作能力。
三、教学内容和安排1.MATLAB简介和基本操作（2学时）-MATLAB的历史和应用领域；-MATLAB的安装和界面介绍；-MATLAB的基本操作和运行脚本文件。
2.MATLAB的变量和数据类型（4学时）-MATLAB变量的定义和赋值；-MATLAB的基本数据类型和操作；-字符串处理和函数调用。
3.MATLAB的函数和文件操作（6学时）-函数定义和调用；-函数输入和输出参数；-文件的读写操作和数据存储。
4.MATLAB的控制结构（8学时）-条件语句和逻辑运算；-循环语句和迭代算法；-MATLAB中的异常处理和调试技巧。
5.MATLAB中的向量和矩阵操作（10学时）-向量和矩阵的定义和运算；-矩阵的乘法和求逆；-线性方程组的求解。
6.MATLAB的数据处理和分析（8学时）-数据的导入和清洗；-数据的统计和分布；-数据可视化和图形绘制。
7.MATLAB的高级应用（6学时）-符号计算和数值积分；-离散信号处理和滤波器设计；-优化算法和机器学习。
8.MATLAB的项目实践（6学时）-小组项目的选题和设计；-项目实施和数据分析；-结果展示和总结。
四、教学方法1.理论讲授：通过课堂教学讲解MATLAB的基本语法和概念；2.实例演示：结合真实案例和实际问题，演示如何使用MATLAB进行编程和数据处理；3.实践操作：针对每个知识点，布置对应的编程练习和项目实践，加强学生的实际操作能力；4.小组讨论：鼓励学生在小组内讨论和合作解决问题，提高团队合作和沟通能力；5.课程实践：通过开展项目实践，提供学生实践应用MATLAB解决实际问题的机会。
在Matlab中实现神经网络的方法与实例
在Matlab中实现神经网络的方法与实例神经网络是一种模拟人类大脑神经系统的计算模型，它能够通过学习数据的模式和关联性来解决各种问题。
在计算机科学和人工智能领域，神经网络被广泛应用于图像识别、自然语言处理、预测等任务。
而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了一套完善的工具箱，可以方便地实现神经网络的建模和训练。
本文将介绍在Matlab中实现神经网络的方法与实例。
首先，我们会简要介绍神经网络的基本原理和结构，然后详细讲解在Matlab中如何创建并训练神经网络模型，最后通过几个实例展示神经网络在不同领域的应用。
一、神经网络的原理和结构神经网络模型由神经元和它们之间的连接构成。
每个神经元接收输入信号，并通过权重和偏置进行加权计算，然后使用激活函数对结果进行非线性变换。
这样，神经网络就能够模拟复杂的非线性关系。
常见的神经网络结构包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和循环神经网络（Recurrent Neural Network）。
前馈神经网络是最基本的结构，信号只能向前传递，输出不对网络进行反馈；而循环神经网络具有反馈连接，可以对自身的输出进行再处理，适用于序列数据的建模。
神经网络的训练是通过最小化损失函数来优化模型的参数。
常用的训练算法包括梯度下降法和反向传播算法。
其中，梯度下降法通过计算损失函数对参数的梯度来更新参数；反向传播算法是梯度下降法在神经网络中的具体应用，通过反向计算梯度来更新网络的权重和偏置。
二、在Matlab中创建神经网络模型在Matlab中，可以通过Neural Network Toolbox来创建和训练神经网络模型。
首先，我们需要定义神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，以及每个神经元之间的连接权重。
例如，我们可以创建一个三层的前馈神经网络模型：```matlabnet = feedforwardnet([10 8]);```其中，`[10 8]`表示隐藏层的神经元数量分别为10和8。
MATLAB中的神经网络算法详解
MATLAB中的神经网络算法详解一、引言神经网络是一种模拟生物神经元工作原理的计算模型，具有模式识别、分类、优化等各种应用。
在日常生活和工业生产中，我们经常会遇到需要处理大量数据并进行复杂计算的问题。
而神经网络算法正是为了解决这些问题而设计的。
MATLAB作为一种功能强大的数值计算软件，提供了丰富的神经网络算法库。
本文将通过对MATLAB中神经网络算法的详细解释，展示其在数据处理和分析方面的广泛应用。
二、神经网络基础1. 神经网络结构神经网络由神经元（或称为节点）和连接这些神经元的权重组成。
一般而言，神经网络通过层与层之间的连接来进行信息传递。
常见的神经网络结构包括前馈神经网络和循环神经网络。
前馈神经网络是最常见的神经网络结构之一。
它的信息传递是单向的，不会存在回路。
循环神经网络则允许信息在网络中进行循环传递，这使得它能够处理具有时序特点的数据。
2. 权重与偏置在神经网络中，每个连接都有一个权重，用来表示两个神经元之间的关系强度。
权重值可以是正、负，以及接近于零的任意值。
权重值越大，表示两个神经元之间的相关性越强。
除了权重，神经网络中还存在一个偏置值，用来表示神经元的激活阈值。
3. 激活函数激活函数决定了神经元的输出结果。
常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数等。
激活函数的引入可以使神经网络模型拟合非线性问题。
三、MATLAB中的神经网络算法1. 建立神经网络模型在MATLAB中，可以利用神经网络工具箱来建立神经网络模型。
首先，我们需要确定网络的架构，包括输入层的节点数、隐藏层的节点数、输出层的节点数等。
然后，我们可以使用MATLAB提供的函数创建一个神经网络对象，设定各层的节点数以及激活函数类型。
2. 训练神经网络神经网络的训练过程是一个优化问题。
训练过程中，我们需要定义一个损失函数来衡量模型在训练数据上的拟合程度。
MATLAB提供了多种优化算法，如反向传播算法、遗传算法等，用于调整网络中的权重和偏置，从而最小化损失函数。
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传感器课程设计
matlab传感器课程设计一、课程目标知识目标：1. 了解Matlab软件在传感器数据处理中的应用，掌握基本的数据读取、显示和存储操作；2. 理解传感器的工作原理，能运用Matlab进行传感器信号的采集、处理和分析；3. 掌握利用Matlab进行传感器数据滤波、特征提取和分类等算法的实现。
技能目标：1. 能够运用Matlab软件进行传感器的数据采集、处理和可视化；2. 能够编写简单的Matlab程序，实现对传感器信号的实时监测和分析；3. 能够运用所学的算法对传感器数据进行有效处理，解决实际问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对传感器技术及其在工程领域应用的兴趣，激发学生的学习热情；2. 培养学生严谨的科学态度，注重实际操作与理论知识的结合；3. 增强学生的团队协作意识，培养合作解决问题的能力。
分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程目标旨在使学生在掌握Matlab 软件操作技能的基础上，深入了解传感器技术及其应用。
通过课程学习，使学生能够将所学知识应用于实际问题的解决，培养具备创新意识和实践能力的高素质人才。
课程目标具体、可衡量，便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 传感器基础知识：介绍传感器的定义、分类和工作原理，重点讲解常见传感器（如温度传感器、压力传感器等）的原理与应用。
教材章节：第一章 传感器概述2. Matlab软件入门：讲解Matlab软件的安装与基本操作，包括数据类型、矩阵运算、编程控制结构等。
教材章节：第二章 Matlab软件入门3. 传感器数据采集：介绍传感器数据采集的方法，使用Matlab进行数据读取、显示和存储操作。
教材章节：第三章 传感器数据采集4. 信号处理与分析：讲解常见信号处理算法，如滤波、特征提取和分类算法，并结合Matlab进行实践操作。
教材章节：第四章 信号处理与分析5. 实际应用案例：分析传感器在工程领域的典型应用案例，运用所学知识解决实际问题。
教材章节：第五章 传感器应用案例6. 课程项目：设计一个综合性的项目，要求学生运用Matlab和传感器技术解决实际问题，培养实际操作和团队协作能力。
神经网络与深度学习——基于MATLAB的仿真与实现
第8章 SOM神经网络
8.1 SOM神经网络的基本结构与算法基础 8.2 SOM神经网络的MATLAB实现 8.3关于SOM神经网络的几点讨论
第9章概率神经网络
9.1概率神经网络的基本结构与算法基础 9.2概率神经网络的MATLAB实现
1
第10章深度信 念网络
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第11章自编码 器
3ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
第12章卷积神 经网络
4
第13章生成对 抗网络(GAN)
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第14章循环神 经网络
第10章深度信念网络
10.1玻耳兹曼机基本结构及学习 10.2深度信念网络的基本结构 10.3深度信念网络的MATLAB实现
第11章自编码器
11.1自编码器的基本结构与算法基础 11.2自编码器的MATLAB实现
第12章卷积神经网络
12.1卷积神经网络的基本结构与算法基础 12.2卷积神经网络的实现
第13章生成对抗网络(GAN)
13.1 GAN的起源与发展 13.2 GAN的结构与原理 13.3 GAN的MATLAB实现
第14章循环神经网络
14.1循环神经网络的结构与算法基础 14.2 LSTM网络的MATLAB实现
作者介绍
同名作者介绍
这是《神经网络与深度学习——基于MATLAB的仿真与实现》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
本书阐述经典神经网络及典型的深度学习(神经网络)方法的基本架构、算法原理及相关问题。在此基础上, 介绍MATLAB中神经网络工具箱在神经网络、深度学习中的应用,并给出相应的应用实例。本书可作为高等院校相 关专业的本科生、研究生及从事神经网络及深度学习方面学习及研究工作的专业人员的参考书。
目录分析
第1章神经网络概 述
matlab仿真课程设计参考
matlab仿真课程设计参考一、教学目标本课程的教学目标是让同学们掌握MATLAB仿真的基本原理和方法，能够运用MATLAB进行简单的仿真实验，提高同学们解决实际问题的能力。
具体分为以下三个部分：1.知识目标：使学生了解MATLAB仿真的基本概念、原理和流程，掌握MATLAB编程基础，了解MATLAB在工程领域的应用。
2.技能目标：培养学生运用MATLAB进行仿真实验的能力，能够独立完成简单的MATLAB程序设计，并对仿真结果进行分析。
3.情感态度价值观目标：激发学生对MATLAB仿真技术的兴趣，培养学生的创新意识和团队协作精神，提高学生运用现代信息技术解决实际问题的能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.MATLAB仿真概述：介绍MATLAB仿真的基本概念、原理和流程。
2.MATLAB编程基础：讲解MATLAB的基本语法、数据类型、运算符、函数等。
3.MATLAB仿真实验：介绍常用的MATLAB仿真实验方法，如动态仿真、静态仿真等。
4.MATLAB在工程领域的应用：举例说明MATLAB在电子、通信、控制等领域的应用。
5.案例分析：分析典型的MATLAB仿真案例，使学生能够独立完成仿真实验。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用以下几种教学方法：1.讲授法：讲解MATLAB仿真基本概念、原理和流程，使学生掌握基本知识。
2.案例分析法：分析典型的MATLAB仿真案例，引导学生独立完成仿真实验。
3.实验法：学生进行上机实验，巩固所学知识，提高实际操作能力。
4.讨论法：学生分组讨论，培养学生的团队协作能力和创新意识。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：《MATLAB仿真教程》等。
2.参考书：《MATLAB编程与应用》、《MATLAB实例教程》等。
3.多媒体资料：教学PPT、视频教程、网络资源等。
4.实验设备：计算机、MATLAB软件、实验仪器等。
Matlab的神经网络模型和神经网络训练算法
Matlab的神经网络模型和神经网络训练算法神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接和通信的数学模型。
它能通过学习和训练来提取数据中的模式和关联，从而实现对信息的分类、预测和优化等任务。
Matlab作为一个广泛应用于科学和工程领域的数值计算软件，提供了许多工具和函数来支持神经网络的建模和训练。
本文将介绍Matlab中常用的神经网络模型和训练算法。
一、Matlab中的神经网络模型1. 单层感知器（Perceptron）单层感知器是一种最简单的神经网络模型，它由一个输入层和一个输出层组成。
在Matlab中，可以使用perceptron函数创建和训练单层感知器模型。
它可以用于二分类问题，例如对样本进行二进制分类或逻辑回归。
单层感知器通过迭代学习权重和偏置，从而实现分类的目标。
2. 多层感知器（Multi-Layer Perceptron，MLP）多层感知器是一种常见的神经网络模型，它由多个层次的神经元组成。
在Matlab中，可以使用feedforwardnet函数创建和训练多层感知器模型。
多层感知器通常具有一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层。
每个神经元都与上一层的每个神经元相连接，通过激活函数进行信号传递和处理。
多层感知器适用于解决更复杂的分类和回归问题。
3. 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）循环神经网络是一种具有环状连接的神经网络模型，允许信息在神经元之间进行循环传递。
在Matlab中，可以使用narnet函数创建和训练循环神经网络模型。
循环神经网络具有记忆功能，适用于处理序列数据和时间序列数据，如语音识别、信号预测和自然语言处理等任务。
二、Matlab中的神经网络训练算法1. 误差逆传播算法（Backpropagation）误差逆传播算法是一种最常用的神经网络训练算法，用于根据实际输出和期望输出之间的误差来调整神经网络的权重和偏置。
在Matlab中，可以使用train函数结合不同的参数设置来实现误差逆传播算法。
《MATLAB基础》PPT课件
武汉大学动机学院 2007.4
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1
第一部分 MATLAB 基础及其基本应用
本部分讨论MATLAB的基本知识及用于控制系统仿真和简单 辅助分析的基本方法。选取的实例主要为水轮机调节系统。
MATLAB 基础 MATLAB的程序设计 MATLAB控制系统工具箱及其应用 SIMULINK与水轮机调节系统的仿真
• 在美国和欧洲大学中，九十年代将MATLAB正式列入了电 气工程专业研究生和本科生的教学计划， MATLAB是必须 掌握的基本工具。
• 在设计研究单位和工业界，MATLAB也成为工程师们应该 掌握的一种工具，是被认作进行高效研究、开发的首选软 件工具。
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1. 1. 2 MATLAB及其课程学习
▪ 1984年由Little、Moler、Steve Bangert合作成立MathWorks 公司，并把MATLAB正式推向市场。从这时起，MATLAB的 内核采用C语言编写，而且除原有的数值计算能力外，还新增 了数据图视功能。
▪ 1997年仲春，MATLAB5.0版问世，紧接着是5.1、5.2，以及
（4）仿真计算：根据初步的仿真结果对该数学模型进行验证。
（5）系统仿真：进行系统仿真，并认真地分析仿真的结果。
▪ 仿真算法、仿真语言和仿真程序构成了数字仿真软件。
▪ 确认数学模型的正确性、仿真算法的可行性、仿真程序的准
确性和可靠性，最后编制成一个成熟的仿真软件。
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5
▪ 控制系统仿真在教学实践中应用越来助设计…工程师工具软件应用系列》 欧阳黎明编著，国防工业出版社。
▪《Matlab神经网络与应用》，董长虹编著，国防工业出版社。
matlab多层感知器代码-概述说明以及解释
matlab多层感知器代码-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分主要介绍多层感知器（Multi-Layer Perceptron，简称MLP）的基本概念和作用，以及本文的研究目的。
多层感知器是一种经典的人工神经网络模型，它模拟了人脑神经元之间的连接和信息传递过程。
通过多层的神经元网络结构和具有自适应调整能力的权值，多层感知器能够完成复杂的非线性函数逼近和模式识别任务。
在现代科技的各个领域中，多层感知器已经广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等人工智能领域。
它的广泛应用和良好的性能成为了研究者关注和深入研究的热点之一。
本文的研究目的是通过MATLAB实现多层感知器的代码，并结合实验结果对其进行分析和评估。
通过这一研究，我们旨在探索多层感知器在实际问题中的应用潜力，以及它在模式识别和函数逼近等任务中的效果和局限性。
在下一部分，我们将详细介绍多层感知器的原理，并提供MATLAB 实现多层感知器的代码。
随后，在结论部分，将对实验结果进行分析和总结，并展望多层感知器在未来的应用前景。
通过本文的研究，我们希望能够为读者提供一个全面了解多层感知器及其在模式识别中的应用的知识框架，并为相关领域的研究者提供实现和优化多层感知器的参考。
1.2 文章结构本文分为三个主要部分：引言、正文和结论。
在引言部分，我们将对多层感知器进行概述，介绍其原理及其在机器学习领域的应用。
我们还会给出本文的目的，即通过MATLAB代码实现多层感知器，以帮助读者更好地理解和应用该算法。
在正文部分，我们将详细介绍多层感知器的原理，包括其基本思想、结构和训练过程。
我们将阐述多层感知器的前向传播和反向传播算法，并提供MATLAB代码实现。
通过实际的代码演示和解释，读者可以清晰地了解多层感知器的运行过程和关键步骤。
在结论部分，我们将对实验结果进行分析，并讨论多层感知器在实际应用中的前景。
我们将评估多层感知器的性能，并探讨其在模式分类、预测和识别等领域的潜在应用。
机器人matlab仿真课程设计
机器人matlab仿真课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解机器人matlab仿真的基本概念，掌握仿真环境的搭建方法；2. 使学生掌握机器人运动学、动力学的基本理论知识，并能在matlab中进行建模与仿真；3. 引导学生运用matlab编程实现机器人路径规划与控制策略，了解不同算法的优缺点。
技能目标：1. 培养学生运用matlab软件进行机器人仿真的操作能力；2. 培养学生分析问题、解决问题的能力，提高编程与调试技巧；3. 提高学生团队协作和沟通能力，学会在项目中共同解决问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对机器人仿真技术的兴趣，激发创新意识和探索精神；2. 引导学生树立正确的价值观，认识到机器人技术在社会发展中的重要作用；3. 培养学生严谨、务实的科学态度，提高对科学研究的敬畏之心。
分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程旨在让学生掌握机器人matlab 仿真的基本知识和技能，培养具备实际操作能力的高素质人才。
课程目标具体、可衡量，便于学生和教师在教学过程中进行评估和调整。
后续教学设计和评估将围绕这些具体学习成果展开。
二、教学内容1. 机器人matlab仿真基础- 机器人仿真概述- matlab软件操作基础- 仿真环境搭建2. 机器人运动学仿真- 运动学基本理论- 坐标变换与运动方程- matlab运动学建模与仿真3. 机器人动力学仿真- 动力学基本理论- 动力学方程建立- matlab动力学建模与仿真4. 机器人路径规划与控制- 路径规划算法介绍- 控制策略与算法实现- matlab路径规划与控制仿真5. 实践项目与案例分析- 项目要求与分组- 机器人仿真实践操作- 成果展示与案例分析教学内容依据课程目标，结合课本知识体系，确保科学性和系统性。
教学大纲明确教学内容安排和进度，涵盖机器人matlab仿真的各个关键环节。
学生通过本章节学习，能够全面掌握机器人仿真技术的基本知识和实践技能。
matlab仿真课程设计报告
matlab仿真课程设计报告一、教学目标本课程的教学目标旨在通过MATLAB仿真技术的学习，使学生掌握MATLAB基本操作、仿真环境搭建、脚本编写及图形用户界面设计等技能，培养学生运用MATLAB解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：–理解MATLAB的系统结构及基本功能；–掌握MATLAB基本语法、数据类型、矩阵运算；–熟悉MATLAB仿真环境及相关工具箱；–了解MATLAB在工程领域的应用。
2.技能目标：–能够独立搭建简单的仿真环境；–能够运用MATLAB进行数据分析、算法实现；–具备编写MATLAB脚本及图形用户界面的能力；–能够运用MATLAB解决实际工程问题。
3.情感态度价值观目标：–培养学生的创新意识、团队协作精神及自主学习能力；–使学生认识到MATLAB在工程领域的重要性，提高学习兴趣；–培养学生运用所学知识解决实际问题的责任感。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括MATLAB基础知识、MATLAB仿真环境及工具箱、脚本编写及图形用户界面设计等。
具体安排如下：1.MATLAB基础知识：–MATLAB概述及系统结构；–MATLAB基本语法、数据类型、矩阵运算。
2.MATLAB仿真环境及工具箱：–MATLAB仿真环境搭建；–MATLAB常用工具箱介绍，如控制系统、信号处理、图像处理等。
3.脚本编写及图形用户界面设计：–MATLAB脚本编写方法及技巧；–MATLAB图形用户界面设计原理及实例。
4.MATLAB在工程领域的应用：–利用MATLAB解决实际工程问题案例分析。
三、教学方法本课程采用讲授法、案例分析法、实验法等多种教学方法相结合，以激发学生的学习兴趣和主动性。
具体方法如下：1.讲授法：通过讲解MATLAB的基本概念、语法及应用，使学生掌握课程基本知识。
2.案例分析法：分析实际工程案例，让学生了解MATLAB在工程领域的应用，提高学生解决实际问题的能力。
3.实验法：安排适量实验，让学生动手操作，培养学生的实际操作能力和创新能力。
MATLAB基础
特点：简洁、智能化、解释方式工作，键入程序立即
得出结果。
难点：函数较多，常用几百个。
MATLAB程序的基本数据单元是数组。 一个数组是以行和列组织起来的数据集合，并且拥有一个 数组名。 数组中的单个数据是可以被访问的，访问的方法是数组名 后带一个括号，括号内是这个数据所对应行标和列标。 标量在MATLAB中也被当作数组来处理——它被看作只有一 行一列的数组。 数组可以定义为向量或矩阵。 向量一般来描述一维数组，而矩阵往往来描述二维或多维 数组。
(2)系统默认的固定变量
(3)字符变量：必须用单引号括起来 a=‘happy’ (4)数值变量：b=365
2.数值
常用设置输出格式的命令为： format short 2位整数，4位小数 format long 16位十进制数
3.矩阵
MATLAB进行数据处理和运算的基本元素 标量：看做1*1的矩阵
2 矩阵的运算
矩阵运算：按矩阵的运算规则进行。 数组运算：按数组元素逐一进行。 算术运算符优先级： 表达式从左到右的顺序进行运算。 指数运算的优先级最高； 乘法和除法次之，乘法和除法相同； 加法和减法的优先级最低，加法和减法相同； 括号可以改变优先级顺序。
注意：在MATLAB中，可以对矩阵进行数组运算，这时是
注意：பைடு நூலகம்、B的行数必须相等。 数组右除的运算符为./，A/B 数组左除的运算符为.\，B/A
例： d=[1 2 3;4 5 6;7 8 9] d./2 d.\2
(5)共轭转置
运算符为’ 例: f=[1+i,1+2i],求f’ f.’
Examples
x=[1;2;3],y=[4;5;6],求 x’ y’ x+y x-y x+2 x-2 x*y x.*y x’*y x’.*y x*y’ x.*y’ x*2 x.*2 x\y x.\y 2\x 2./x x/y x./y x/2 x./2 x^y x.^y x^2 x.^2 2^x 2.^x
MATLAB机器人仿真程序
MATLAB机器人仿真程序随着机器人技术的不断发展，机器人仿真技术变得越来越重要。
MATLAB是一款强大的数学计算软件，也被广泛应用于机器人仿真领域。
本文将介绍MATLAB在机器人仿真程序中的应用。
一、MATLAB简介MATLAB是MathWorks公司开发的一款商业数学软件，主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等。
MATLAB具有丰富的工具箱，包括信号处理、控制系统、神经网络、图像处理等，可以方便地实现各种复杂的计算和分析。
二、MATLAB机器人仿真程序在机器人仿真领域，MATLAB可以通过Robotics System Toolbox实现各种机器人的仿真。
该工具箱包含了机器人运动学、动力学、控制等方面的函数库，可以方便地实现机器人的建模、控制和可视化。
下面是一个简单的MATLAB机器人仿真程序示例：1、建立机器人模型首先需要定义机器人的几何参数、连杆长度、质量等参数，并使用Robotics System Toolbox中的函数建立机器人的运动学模型。
例如，可以使用robotics.RigidBodyTree函数来建立机器人的刚体模型。
2、机器人运动学仿真在建立机器人模型后，可以使用Robotics System Toolbox中的函数进行机器人的运动学仿真。
例如，可以使用robotics.Kinematics函数计算机器人的位姿，并使用robotics.Plot函数将机器人的运动轨迹可视化。
3、机器人动力学仿真除了运动学仿真外，还可以使用Robotics System Toolbox中的函数进行机器人的动力学仿真。
例如，可以使用robotics.Dynamic函数计算机器人在给定速度下的加速度和力矩，并使用robotics.Plot函数将机器人的运动轨迹可视化。
4、机器人控制仿真可以使用Robotics System Toolbox中的函数进行机器人的控制仿真。
例如，可以使用robotics.Controller函数设计机器人的控制器，并使用robotics.Plot函数将机器人的运动轨迹可视化。
《Matlab程序设计》课程教学大纲
Matlab程序设计Matlab Program Design一、课程基本情况课程类别：专业任选课课程学分：2学分课程总学时：32学时，其中讲课：24学时，实验（含上机）：8学时课程性质：选修开课学期：第4学期先修课程：计算机基础，高等数学，线形代数适用专业：电子科学与技术教材：MATLAB程序设计教程，中国水利水电出版社，刘卫国，2010，第2版开课单位：电子与信息工程学院电子科学与技术系二、课程性质、教学目标和任务MATLAB程序设计是电子与电气信息类相关专业的专业任选课程之一。
MATLAB是由MathWorks 公司1985 年推出的一种面向科学与工程的计算软件，它具有极强的数值计算、图形文字处理、数据分析、动态仿真、信号处理等功能，涉及了数值分析、自动控制、信号处理、图像处理等十几个领域的计算和图形显示，功能强大。
因此，将MATLAB引入教学，强化应用能力培养，学生在学习专业基础课程时，增加工程应用背景，在打好专业基础的同时，提高学生的应用、创新意识。
通过本课程的学习，使学生学习和掌握如何利用MATLAB对所学理论、原理和方法进行计算机仿真，通过仿真，加深对所学知识的理解和掌握，解决学习相关课程中遇到的抽象问题，为后续专业课程的学习奠定基础。
通过工程软件在电气类专业基础课程的应用，提高学生动手能力、分析问题与解决问题的能力，到达对学生的工程意识培养的目的。
三、教学内容和要求第1章MATLAB系统环境（2学时）（1 ）了解MATLAB的影响及其开展历史和MATLAB 7.0的主要功能；（2）理解MATLAB 7.0的运行环境与安装过程，熟悉菜单栏、工具栏的使用；（ 3）掌握命令窗口、历史记录窗口、当前目录窗口的使用方法；重点：命令窗口、历史记录窗口、当前目录窗口的使用方法；难点：MATLAB 7.0的辅助局部和MATLAB的数学函数库。
第2章MATLAB数据及其运算（2学时）（1 ）了解元胞数组、结构与结构数组；（ 2）理解一、二维数组的创立方法；（ 3）掌握数值表示、变量表达式、矩阵的表示、字符串矩阵的算术运算、数组运算；重点：矩阵线性运算；创立数组、数组的算术运算；难点：数组运算。
神经计算介绍课件
神经计算技术能够识别道 路、行人、交通信号等，
并作出相应的驾驶决策
自动驾驶汽车可以减少 交通事故，提高道路安
全
自动驾驶汽车可以降低 能源消耗，减少环境污
染
自动驾驶汽车可以缓解 交通拥堵，提高道路通
行效率
自动驾驶汽车可以提供更 舒适的驾驶体验，减轻驾
驶员的疲劳和压力
谢谢
1982年，John Hopfield提出了 Hopfield网络，实现了联想记忆功能
1986年，David Rumelhart、Geoffrey Hinton和Ronald Williams提出了反向传播 算法，解决了多层神经网络的训练问题，推 动了神经网络研究的第二次热潮
现代发展
01
深度学习技术的兴起： 推动了神经计算的快速 发展
语音识别技术可以辅助视障 人士、听障人士更好地获取
信息和沟通。
图像识别
01
应用领域：人脸识别、安防 监控、无人驾驶等
03
优势：准确率高、速度快、 适应性强
02
技术原理：利用神经网络对 图像进行特征提取和分类
04
挑战：光照变化、遮挡、视 角变化等复杂场景识别问题
自动驾驶
自动驾驶汽车通过传感器 收集数据，并利用神经计
2 神经计算的发展历程
早期研究
1943年，Warren McCulloch和Walter Pitts提出了神经网络的 概念
1958年，Frank Rosenblatt提出了感知 器算法，实现了第一个神 经网络模型
1969年，Marvin Minsky和Seymour Papert提出了感知器算法 的局限性，引发了神经网 络研究的第一次寒冬
神经计算在机器 学习、人工智能 等领域有着广泛 的应用
利用Matlab进行神经科学研究和大脑连接分析
利用Matlab进行神经科学研究和大脑连接分析引言：神经科学是一门研究大脑和神经系统的学科，它试图理解神经元如何工作以及它们之间的连接方式。
近年来，随着计算机和数据分析技术的快速发展，研究人员开始借助计算机编程和数据处理工具进行神经科学研究，并获得了许多重要的发现。
在这篇文章中，我们将重点讨论利用Matlab进行神经科学研究和大脑连接分析的方法和技术。
一、Matlab在神经科学中的应用Matlab是一种流行的科学计算和数据分析软件，它提供了丰富的工具和函数，方便研究人员进行各种科学实验和数据分析。
在神经科学研究中，Matlab被广泛应用于数据处理、模型建立和可视化等方面。
1. 数据处理神经科学研究中经常需要处理大量的数据，包括脑电图（EEG）、功能磁共振成像（fMRI）和神经元活动记录等。
Matlab提供了丰富的数据处理函数和工具箱，方便研究人员处理和分析这些数据。
例如，可以使用Matlab对脑电图数据进行预处理，包括信号滤波、通道去噪和伪迹去除等，以提取有用的信息。
2. 模型建立神经科学研究中常常需要建立数学模型来描述和解释神经系统的工作原理。
Matlab提供了强大的数学建模和仿真功能，可以方便地构建和调整神经网络模型、神经元活动模型等。
研究人员可以使用Matlab进行模型参数估计、模拟实验和模型验证，以帮助理解大脑的工作机制。
3. 可视化Matlab提供了丰富的绘图和可视化函数，可以用于展示和呈现神经科学研究的结果。
研究人员可以使用Matlab绘制脑电图图谱、大脑活动热力图、神经网络拓扑图等，以便更直观地展示研究结果。
二、大脑连接分析大脑是一个复杂的网络系统，其中包含数以亿计的神经元和神经元之间的连接。
大脑连接分析旨在揭示不同脑区之间的连接方式，以及这些连接对大脑功能和疾病的影响。
利用Matlab进行大脑连接分析主要包括以下几个方面。
1. 脑电图和功能磁共振成像数据的预处理脑电图和功能磁共振成像是常用的大脑连接分析技术。
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3.2 感知器的学习
输入向量的取值范围很大，一些输入的值太大，而一些输入
的值太小 解决办法：阈值调整仍然按式（ 3.4 ）进行，而权值的调整可 以采用归一化算法，即
pT W (k 1) W (k ) e || p ||
（3.5） （3.6）
|| p ||
p
i 1
m
2 i
单层感知器网络只能解决线性可分的分类问题 网络的实际输出与期望输出的误差减小到零时完成训练过程 训练的结果使网络的训练样本模式分布记忆在权值和阈值中
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单层感知器的学习过程
例3.1 试用单个感知器神经元完成下列分类，写出其训练的迭代 过程，画出最终的分类示意图。已知：
｛p1=[2 2]T，t1=0｝｛p2=[1 -2]T，t2=1｝ ｛p3=[-2 2]T，t3=0｝｛p4=[-1 0]T，t4=1｝
解：据题意，神经元有两个输入量，传输函数为阈值型函数。 于是以图3.4所示感知器神经元完成分类
学习规则或训练算法：调整权值和阈值的算法
感知器的学习是一种有教师学习方式
学习规则称之为δ规则
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3.2 感知器的学习
t表示目标输出， a表示实际输出，则
e=t-a (3.1)
网络训练的目的就是要使ta
当e=0时，得到最优的网络权值和阈值； 当e>
0时，说明得到的实际输出小于目标输出，应增加网络权 值和阈值；
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单层感知器的学习过程
因为输出a等于目标值t4，所以无需调整权值和阈值： W(5)=W(4)=[-2 -2] b(5)=b(4)=-1 可以看出W=[-2 -2]，b=-1对所有的输入样本，其输出误差为零， 所以为最终调整后的权值和阈值。 （7）因为n＞0时，a=1；n≦0时，a=0，所以以n=0作为边界, 根据训练后的结果画出分类示意图，如图所示。
当e<0时，说明得到的实际输出大于目标输出，应减小网络权
值和阈值。
一般感知器的传输函数为阈值型函数，网络的输出a只 可能为0或1
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3.2 感知器的学习
训练样本集
{p1, t1}，{p2, t2}，…，{pn, tn} 权值阈值调整算法 W( k+1 ) = W( k ) + epT b( k+1 )=b( k ) +e 式中：e——误差向量，e=t-a； W——权值向量； b——阈值向量； p——输入向量； k——表示第k步学习过程。 (3.3) (3.4) (3.2)
图3.4 例3.1中的感知器神经元
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单层感知器的学习过程
（1）初始化：W(0)=[0 0],b(0)=0 （2）第一次迭代： a=f (n)=f [W(0)p1+b(0)]=f ([0 0][2 2]T +0)=f (0)=1 e=t1-a=0-1=-1 因为输出a不等于目标值t1，所以按照相应式调整权值和阈值 W(1)=W(0)+ epT = [0 0]+(-1)[2 2]=[-2 -2] b(1)=b(0)+e=0+(-1)=-1 （3）第二次迭代：以第二个输入样本作为输入向量，以调整后 的权值和阈值进行计算 a=f (n)=f [W(1)p2+b(1)]=f ([-2 -2][1 -2]’ +(-1))=f (1)=1 e=t2-a=1-1=0
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单层感知器的学习过程
因为输出a等于目标值t2，所以无需调整权值和阈值： W(2)=W(1)=[-2 -2] b(2)=b(1)=-1 （4）第三次迭代：以第三个输入样本作为输入向量，以w(2)， b(2)进行计算： a=f (n)=f [W(2) p3+b(2)]=f ([-2 -2][-2 -2]’ +(-1))=f (-1)=0 e= t3 -a=0-0=0 因为输出a等于目标值t3 ，所以无需调整权值和阈值： W(3)=W(2)=[-2 -2] b(3)=b(2)=-1
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单层感知器的学习过程
（5）第四次迭代：以第四个输入样本作为输入向量，以W(3)， b(3)进行计算： a=f (n)=f [W(3)p4+b(3)]=f ([-2 -2][-1 0]’ +(-1))=f (11)=1 e=t4-a=1-1=0 因为输出a等于目标值t4，所以无需调整权值和阈值： W(4)=W(3)=[-2 -2] b(4)=b(3)=-1 （6）以后各次迭代又从以第一个输入样本开始，作为输入向量， 以前一次的权值和阈值进行计算，直到调整后的权值和阈值对 所有的输入样本，其输出的误差为零为止。进行第五次迭代： a=f (n)=f [W(4)p1+b(4)]=f ([-2 -2][2 2]’ +(-1))=f (-9)=0 e=t1-a=0-0=0
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3.1 感知器神经元及感知器神经网络模型
单层和多层感知器神经网络模型
图3.2 单层感知器神经网络模型
图3.3 多层感知器神经网络模型 4
3.2 感知器的学习
如何找到合适的权值和阈值?
“训练”：不输入空间映射 到输出空间的能力
解决线性可分的问题时，运算速度快，性能可靠
为更好地理解其他复杂的神经网络模型奠定基础
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感知器及其MATLAB仿真程序设计
3.1 感知器神经元及感知器神经网络模型
3.2 感知器的学习 3.3 感知器的局限性
3.4 单层感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计
1 感知器神经网络设计的基本方法 2 单层感知器神经网络的设计例程
感知器及其MATLAB仿真程序设计
1943 年， W.McCulloCh 和 W.Pitts 就提出了第一个人
工神经元模型，称之为MP模型
缺乏与生物神经元类似的学习能力
美国学者罗森布拉持（ F.Rosenblatt ）于 1958 年提出
了感知器（perceptron）神经网络模型
提出了一种感知器的训练算法 成功应用于模式分类问题
3.5 多层感知器神经网络及其MATLAB仿真
1多层感知器神经网络的设计方法 2多层感知器神经网络的设计例程 3.6 感知器应用于线性分类问题的进一步讨论
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3.1 感知器神经元及感知器神经网络模型
感知器神经元模型：将人工神经元的一般模型中传输函数取为
阈值型传输函数
人工神经元的一般模型
图3.1 感知器神经元的一般模型