广义回归神经网络MATLAB源程序
MATLAB程序代码--bp神经网络通用代码
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MATLAB程序代码--bp神经网络通用代码matlab通用神经网络代码学习了一段时间的神经网络,总结了一些经验,在这愿意和大家分享一下, 希望对大家有帮助,也希望大家可以把其他神经网络的通用代码在这一起分享感应器神经网络、线性网络、BP神经网络、径向基函数网络%通用感应器神经网络。
P=[-0.5 -0.5 0.3 -0.1 -40;-0.5 0.5 -0.5 1 50];%输入向量T=[1 1 0 0 1];%期望输出plotpv(P,T);%描绘输入点图像net=newp([-40 1;-1 50],1);%生成网络,其中参数分别为输入向量的范围和神经元感应器数量hold onlinehandle=plotpc(net.iw{1},net.b{1});net.adaptparam.passes=3;for a=1:25%训练次数[net,Y,E]=adapt(net,P,T);linehandle=plotpc(net.iw{1},net.b{1},linehandle);drawnow;end%通用newlin程序%通用线性网络进行预测time=0:0.025:5;T=sin(time*4*pi);Q=length(T);P=zeros(5,Q);%P中存储信号T的前5(可变,根据需要而定)次值,作为网络输入。
P(1,2:Q)=T(1,1:(Q-1));P(2,3:Q)=T(1,1:(Q-2));P(3,4:Q)=T(1,1:(Q-3));P(4,5:Q)=T(1,1:(Q-4));P(5,6:Q)=T(1,1:(Q-5));plot(time,T)%绘制信号T曲线xlabel('时间');ylabel('目标信号');title('待预测信号');net=newlind(P,T);%根据输入和期望输出直接生成线性网络a=sim(net,P);%网络测试figure(2)plot(time,a,time,T,'+')xlabel('时间');ylabel('输出-目标+');title('输出信号和目标信号');e=T-a;figure(3)plot(time,e)hold onplot([min(time) max(time)],[0 0],'r:')%可用plot(x,zeros(size(x)),'r:')代替hold offxlabel('时间');ylabel('误差');title('误差信号');%通用BP神经网络P=[-1 -1 2 2;0 5 0 5];t=[-1 -1 1 1];net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');%输入参数依次为:'样本P范围',[各层神经元数目],{各层传递函数},'训练函数'%训练函数traingd--梯度下降法,有7个训练参数.%训练函数traingdm--有动量的梯度下降法,附加1个训练参数mc(动量因子,缺省为0.9)%训练函数traingda--有自适应lr的梯度下降法,附加3个训练参数:lr_inc(学习率增长比,缺省为1.05;% lr_dec(学习率下降比,缺省为0.7);max_perf_inc(表现函数增加最大比,缺省为1.04)%训练函数traingdx--有动量的梯度下降法中赋以自适应lr的方法,附加traingdm和traingda的4个附加参数%训练函数trainrp--弹性梯度下降法,可以消除输入数值很大或很小时的误差,附加4个训练参数: % delt_inc(权值变化增加量,缺省为1.2);delt_dec(权值变化减小量,缺省为0.5);% delta0(初始权值变化,缺省为0.07);deltamax(权值变化最大值,缺省为50.0)% 适合大型网络%训练函数traincgf--Fletcher-Reeves共轭梯度法;训练函数traincgp--Polak-Ribiere共轭梯度法;%训练函数traincgb--Powell-Beale共轭梯度法%共轭梯度法占用存储空间小,附加1训练参数searchFcn(一维线性搜索方法,缺省为srchcha);缺少1个训练参数lr%训练函数trainscg--量化共轭梯度法,与其他共轭梯度法相比,节约时间.适合大型网络% 附加2个训练参数:sigma(因为二次求导对权值调整的影响参数,缺省为5.0e-5);% lambda(Hessian阵不确定性调节参数,缺省为5.0e-7)% 缺少1个训练参数:lr%训练函数trainbfg--BFGS拟牛顿回退法,收敛速度快,但需要更多内存,与共轭梯度法训练参数相同,适合小网络%训练函数trainoss--一步正割的BP训练法,解决了BFGS消耗内存的问题,与共轭梯度法训练参数相同%训练函数trainlm--Levenberg-Marquardt训练法,用于内存充足的中小型网络net=init(net);net.trainparam.epochs=300; %最大训练次数(前缺省为10,自trainrp后,缺省为100)net.trainparam.lr=0.05; %学习率(缺省为0.01)net.trainparam.show=50; %限时训练迭代过程(NaN表示不显示,缺省为25)net.trainparam.goal=1e-5; %训练要求精度(缺省为0)%net.trainparam.max_fail 最大失败次数(缺省为5)%net.trainparam.min_grad 最小梯度要求(前缺省为1e-10,自trainrp后,缺省为1e-6) %net.trainparam.time 最大训练时间(缺省为inf)[net,tr]=train(net,P,t); %网络训练a=sim(net,P) %网络仿真%通用径向基函数网络——%其在逼近能力,分类能力,学习速度方面均优于BP神经网络%在径向基网络中,径向基层的散步常数是spread的选取是关键%spread越大,需要的神经元越少,但精度会相应下降,spread的缺省值为1%可以通过net=newrbe(P,T,spread)生成网络,且误差为0%可以通过net=newrb(P,T,goal,spread)生成网络,神经元由1开始增加,直到达到训练精度或神经元数目最多为止%GRNN网络,迅速生成广义回归神经网络(GRNN)P=[4 5 6];T=[1.5 3.6 6.7];net=newgrnn(P,T);%仿真验证p=4.5;v=sim(net,p)%PNN网络,概率神经网络P=[0 0 ;1 1;0 3;1 4;3 1;4 1;4 3]';Tc=[1 1 2 2 3 3 3];%将期望输出通过ind2vec()转换,并设计、验证网络T=ind2vec(Tc);net=newpnn(P,T);Y=sim(net,P);Yc=vec2ind(Y)%尝试用其他的输入向量验证网络P2=[1 4;0 1;5 2]';Y=sim(net,P2);Yc=vec2ind(Y)%应用newrb()函数构建径向基网络,对一系列数据点进行函数逼近P=-1:0.1:1;T=[-0.9602 -0.5770 -0.0729 0.3771 0.6405 0.6600 0.4609...0.1336 -0.2013 -0.4344 -0.500 -0.3930 -0.1647 -0.0988...0.3072 0.3960 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2189 -0.3201];%绘制训练用样本的数据点plot(P,T,'r*');title('训练样本');xlabel('输入向量P');ylabel('目标向量T');%设计一个径向基函数网络,网络有两层,隐层为径向基神经元,输出层为线性神经元%绘制隐层神经元径向基传递函数的曲线p=-3:.1:3;a=radbas(p);plot(p,a)title('径向基传递函数')xlabel('输入向量p')%隐层神经元的权值、阈值与径向基函数的位置和宽度有关,只要隐层神经元数目、权值、阈值正确,可逼近任意函数%例如a2=radbas(p-1.5);a3=radbas(p+2);a4=a+a2*1.5+a3*0.5;plot(p,a,'b',p,a2,'g',p,a3,'r',p,a4,'m--')title('径向基传递函数权值之和')xlabel('输入p');ylabel('输出a');%应用newrb()函数构建径向基网络的时候,可以预先设定均方差精度eg以及散布常数sc eg=0.02;sc=1; %其值的选取与最终网络的效果有很大关系,过小造成过适性,过大造成重叠性net=newrb(P,T,eg,sc);%网络测试plot(P,T,'*')xlabel('输入');X=-1:.01:1;Y=sim(net,X);hold onplot(X,Y);hold offlegend('目标','输出')%应用grnn进行函数逼近P=[1 2 3 4 5 6 7 8];T=[0 1 2 3 2 1 2 1];plot(P,T,'.','markersize',30)axis([0 9 -1 4])title('待逼近函数')xlabel('P')ylabel('T')%网络设计%对于离散数据点,散布常数spread选取比输入向量之间的距离稍小一些spread=0.7;net=newgrnn(P,T,spread);%网络测试A=sim(net,P);hold onoutputline=plot(P,A,'o','markersize',10,'color',[1 0 0]);title('检测网络')xlabel('P')ylabel('T和A')%应用pnn进行变量的分类P=[1 2;2 2;1 1]; %输入向量Tc=[1 2 3]; %P对应的三个期望输出%绘制出输入向量及其相对应的类别plot(P(1,:),P(2,:),'.','markersize',30)for i=1:3text(P(1,i)+0.1,P(2,i),sprintf('class %g',Tc(i)))endaxis([0 3 0 3]);title('三向量及其类别')xlabel('P(1,:)')ylabel('P(2,:)')%网络设计T=ind2vec(Tc);spread=1;net=newgrnn(P,T,speard);%网络测试A=sim(net,P);Ac=vec2ind(A);%绘制输入向量及其相应的网络输出plot(P(1,:),P(2,:),'.','markersize',30)for i=1:3text(P(1,i)+0.1,P(2,i),sprintf('class %g',Ac(i)))endaxis([0 3 0 3]);title('网络测试结果')xlabel('P(1,:)')ylabel('P(2,:)')P=[13, 0, 1.119, 1, 26.3;22, 0, 1.135, 1, 26.3;-15, 0, 0.9017, 1, 20.4;-30, 0, 0.9172, 1, 26.7;24, 0, 1.238,0.9704,28.2;3,24,1.119,1,26.3;0,52,1.089,1,26.3;0,-73,1.0889,1,26.3;1,28, 0.8748,1,26.3;-1,-39,1.1168,1,26.7;-2, 0, 1.495, 1, 26.3;0, -1, 1.438, 1, 26.3;4, 1,0.4964, 0.9021, 26.3;3, -1, 0.5533, 1.2357, 26.7;-5, 0, 1.7368, 1, 26.7;1, 0, 1.1045, 0.0202, 26.3;-2, 0, 1.1168, 1.3764, 26.7;-3, -1, 1.1655, 1.4418,27.5;3, 2, 1.0875, 0.748, 27.5;-3, 0, 1.1068, 2.2092, 26.3;4, 1, 0.9017, 1, 13.7;3, 2, 0.9017, 1, 14.9;-3, 1, 0.9172, 1, 13.7;-2, 0, 1.0198, 1.0809, 16.1;0, 1, 0.9172, 1, 13.7] T=[1, 0, 0, 0, 0 ;1, 0, 0, 0, 0 ;1, 0, 0, 0, 0 ;1, 0, 0, 0, 0 ;1, 0, 0, 0, 0; 0, 1, 0, 0, 0;0, 1, 0, 0, 0;0, 1, 0, 0, 0;0, 1, 0, 0, 0;0, 1, 0, 0, 0;0, 0, 1, 0, 0;0, 0, 1, 0, 0;0, 0, 1, 0, 0;0, 0, 1, 0, 0;0, 0, 1, 0, 0;0, 0, 0, 1, 0 ;0, 0, 0, 1, 0 ;0, 0, 0, 1, 0 ;0, 0, 0, 1, 0 ;0, 0, 0, 1, 0 ; 0, 0, 0, 0, 1;0, 0, 0, 0, 1;0, 0, 0, 0, 1;0, 0, 0, 0, 1;0, 0, 0, 0, 1 ];%期望输出plotpv(P,T);%描绘输入点图像。
(完整word版)Matlab的神经网络工具箱入门
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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。
神经网络算法matlab
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神经网络算法matlab神经网络算法是一种基于大脑神经元行为的计算模型,通过模拟神经元之间的相互连接和信息传递来实现智能的数据处理和学习能力。
Matlab是一种专门用于科学计算和算法开发的高级编程语言,在神经网络领域也有广泛的应用。
本文将介绍神经网络算法在Matlab中的实现方法。
首先,为了使用神经网络算法,首先需要安装Matlab并确保正确配置了相应的神经网络工具箱。
Matlab的神经网络工具箱提供了一系列用于构建、训练和测试神经网络模型的函数和工具。
在Matlab中,可以使用`feedforwardnet`函数来创建一个前馈神经网络。
这个函数可以指定网络的架构,包括神经元的数量、层数和激活函数等。
例如,下面的代码创建一个具有一个隐藏层和一个输出层的前馈神经网络:net = feedforwardnet([10]);```接下来,需要准备训练数据和目标数据。
在Matlab中,可以使用`mat2vec`函数将训练数据和目标数据转换为神经网络所需的格式。
然后,可以使用`train`函数将训练数据和目标数据输入到神经网络中进行训练。
例如,下面的代码将训练一个前馈神经网络来拟合一组数据:input = [1 2 3 4 5];target = [2 4 6 8 10];data = mat2vec(input, target);net = train(net, data.input, data.target);```在训练完成后,可以使用`sim`函数来对新的输入数据进行预测。
例如,下面的代码使用训练好的神经网络对新的输入数据进行预测:input_test = [6 7 8 9 10];output = sim(net, input_test);```除了前馈神经网络,Matlab还支持其他类型的神经网络模型,例如循环神经网络和自适应神经网络。
对于循环神经网络,可以使用`cascadeforwardnet`函数来创建一个具有循环连接的神经网络。
Matlab神经网络训练算法与技巧
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Matlab神经网络训练算法与技巧近年来,神经网络在人工智能领域中发挥着重要作用。
它模拟了人脑神经元之间的连接,具备强大的非线性建模和数据处理能力。
而Matlab作为一种强大的科学计算软件,提供了丰富的工具箱和函数,可以帮助开发者构建和训练神经网络模型。
本文将探讨Matlab中神经网络训练算法与技巧,帮助读者更好地利用这一工具。
1. 数据预处理在构建神经网络之前,首先需要对数据进行预处理。
数据预处理是指将原始数据转化为适合神经网络训练的形式。
这包括数据的归一化、标准化、去噪处理等。
对于数据的归一化,可以使用Matlab中的normalize函数,将数据转化为指定范围内的数值。
而对于标准化,可以使用zscore函数,将数据按照均值为0、标准差为1的标准正态分布进行转换。
此外,Matlab还提供了众多数据去噪的函数,如medfilt1、wiener等,可以根据具体情况选择适当的方法进行数据去噪。
2. 网络模型选择在选择神经网络模型时,需要根据具体问题的特点和需求进行选择。
Matlab提供了常见的神经网络模型,如前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。
前馈神经网络是最常用的模型之一,它的结构简单,容易理解和实现。
循环神经网络适合处理具有时序关系的数据,如自然语言处理和语音识别。
而卷积神经网络则适合处理图像数据,可以提取图像的特征表示。
根据问题的特点选择适合的网络模型,是训练神经网络的关键一步。
3. 网络参数初始化神经网络训练过程中,网络参数的初始化十分重要。
合适的参数初始化可以加速训练过程并提高模型的性能。
在Matlab中,可以使用内置的函数来初始化网络参数,如init函数、rand函数等。
对于权重和偏置的初始化,通常采用随机初始化的方法,即从一个较小的范围内随机选择初始值。
此外,也可以根据问题的特点,采用其他的初始化方法,如He、Xavier等。
4. 激活函数选择激活函数是神经网络中的一种非线性函数,用于引入非线性因素。
Matlab神经网络算法及应用
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Matlab神经网络算法及应用引言近年来,神经网络算法在各个领域都得到了广泛应用。
Matlab作为一种功能强大的数学软件平台,提供了许多用于神经网络建模与分析的工具和函数。
本文将介绍Matlab中常用的神经网络算法,并探讨其在实际应用中的特点和应用范围。
一、神经网络基础知识1.1 神经网络的定义神经网络是一种模仿人脑神经元系统结构和工作原理的计算模型。
它由大量的人工神经元组成,通过神经元之间的连接和信号传递来实现信息的处理和计算。
1.2 神经网络的结构神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接受外部输入信号,隐藏层进行信号处理,最后通过输出层产生网络的输出结果。
1.3 神经网络的训练神经网络的训练是指通过样本数据对网络参数进行优化的过程。
训练的目标是使得网络的输出结果与样本标签尽可能接近,从而实现对未知样本的预测能力。
二、Matlab中的神经网络工具箱2.1 Matlab神经网络工具箱的介绍Matlab提供了一个强大的神经网络工具箱,其中包含了各种用于神经网络建模和分析的函数和工具。
用户可以通过使用这些函数和工具,实现从简单的单层感知机网络到复杂的深度神经网络的构建和训练。
2.2 Matlab神经网络工具箱的特点Matlab神经网络工具包具有易于使用、灵活性高、计算速度快等特点。
用户可以通过图形界面或者编程接口来实现网络的构建和分析。
此外,工具包还提供了丰富的函数和算法,用于处理不同类型的问题,如分类、回归、聚类等。
三、Matlab中常用的神经网络算法3.1 BP神经网络算法BP(Back Propagation)神经网络算法是一种常用的监督学习算法。
它通过反向传播算法,根据网络输出与样本标签之间的误差来调整网络中的权值,从而实现对样本的分类或回归任务。
3.2 Hopfield神经网络算法Hopfield神经网络算法是一种常用的无监督学习算法。
它通过模拟大量相互连接的神经元之间的相互作用,实现对模式的自组织和记忆的能力。
MATLAB神经网络算法与应用
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MATLAB神经网络算法与应用引言人工智能领域的快速发展,为各行各业带来了许多机会和挑战。
神经网络作为人工智能的关键技术之一,具有良好的模拟人类智能的能力,并在许多领域中发挥着重要的作用。
本文将着重介绍MATLAB中神经网络算法的原理与应用。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种模拟人脑神经系统工作的算法模型,它由大量的神经元和连接它们的权重组成,通过调整权重来实现对输入和输出之间的映射关系推断。
神经网络的训练过程通常分为两个阶段:前向传播和反向传播。
在前向传播过程中,神经网络根据输入数据和当前的权重值,通过一系列计算将输入数据映射到输出。
每个神经元根据输入的加权和以及一个激活函数产生输出,并将输出传递给下一层神经元,最后生成最终的输出。
反向传播是神经网络的学习过程,它通过比较神经网络的输出和真实值之间的误差,来调整权重的值。
具体来说,反向传播需要计算每个权重对误差的贡献,并根据这个贡献来更新权重。
这个过程会不断迭代,直到神经网络的输出与真实值的误差足够小。
二、MATLAB中的神经网络算法MATLAB提供了丰富的神经网络算法工具箱,包括了多层感知机、自组织映射网络、径向基函数网络等多种类型的神经网络。
这些工具箱易于使用,使得神经网络模型的建立和训练变得更加简单。
在MATLAB中,我们可以使用`newff`函数来创建一个多层感知机神经网络模型。
该函数可以指定输入、隐藏和输出层的神经元数量、激活函数等。
例如,下面的代码创建了一个包含一个隐藏层的多层感知机:```net = newff(X, y, [10]);```其中,`X`是输入数据,`y`是输出数据,`[10]`表示隐藏层有10个神经元。
创建好神经网络后,我们可以使用`train`函数来训练模型。
例如,通过以下代码可以训练神经网络模型:```net = train(net, X, y);```在训练完成后,就可以使用训练好的神经网络模型对新的数据进行预测。
广义回归神经网络及其在Matlab中的实现
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广义回归神经网络及其在Matlab中的实现
广义回归神经网络是径向基函数神经网络的一种特殊形式。
与目前流行的前馈神经网络相比,它具有下述几项优点。
1)首先,它的网络结构相对简单,除了输入和输出层外,一般只有两个隐藏层,模式层和求和层。
而模式中隐藏单元的个数,与训练样本的个数是相同的。
2)其次,它的网络训练非常简单。
当训练样本通过隐藏层的同时,网络训练随即完成。
而不像前馈神经网络一样,需要非常长的训练时间和高的计算成本。
3)由于简单的网络结构,我们不需要对网络的隐藏层数和隐藏单元的个数进行估算和猜测。
由于它是从径向基函数引申而来,因此只有一个自由参数,即径向基函数的平滑参数。
而它的优化值可以通过交叉验证的方法非常容易的得到。
4)最后,它的一个非常值得强调的优点就是,网络计算结果的全局收敛性。
标准的前馈神经网络的计算结果则会经常不能达到全局收敛,而停止在局部收敛。
下面是我昨晚匆忙写下的一段Matlab程序,展示如何实现广义回归神经网络和通过交叉验证来估算径向基函数的平滑参数,希望对大家有帮助。
下图是程序运算结果,由此可以轻易看出,平滑参数的最优值应在1.3和1.4之间。
matlab神经网络预测程序(自己编的可用)
![matlab神经网络预测程序(自己编的可用)](https://img.taocdn.com/s3/m/584c6cb5f01dc281e43af07f.png)
Matlab自身带有神经网络的工具包,这个程序是我在实战中运行通过的,通过对原始数据的学习,预测未来一段时间的数据。
大家只要修改一下原始数据,预测时间即可。
下面是源程序:clcclear all%原始数据%p=load('shuru.txt');%p=p';p=[1994:2010];%t=load('shuchu.txt');%t=t';t=[124.175 117.0666667 108.3333333 102.8083333 99.225 98.6 100.35 100.725 99.41666667 101.1666667 103.9 101.8166667 101.4666667104.7666667 105.9 99.29166667 103.32255];% plot(p,t)%数据归一化[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);dx=[-1,1];%BP网络训练net=newff(dx,[5,1],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx'); net.trainParam.show=1000; %每1000轮回显示一次结果net.trainParam.Lr=0.05; %学习速率为0.05net.trainParam.epochs=3000; %循环10000次net.trainParam.goal=1e-5; %均方误差net=train(net,pn,tn);%对原数据进行仿真an=sim(net,pn);a=postmnmx(an,mint,maxt); %还原仿真得到的数据%与实际数据对比x=1994:2010;newk=a(1,:);figure;plot(x,newk,'r-o',x,t,'b--+');legend('预测值','实际值');xlabel('时间');ylabel('cpi的值');%对新数据进行预测pnew=[2012:2025];%预测2012年到2015年数据pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp);%新数据归一化anewn=sim(net,pnewn);anew=postmnmx(anewn,mint,maxt)%还原得到预测值。
matlab神经网络
![matlab神经网络](https://img.taocdn.com/s3/m/5f2d895d804d2b160b4ec002.png)
Matlab神经网络工具箱2010-7-21今天学的是BP神经网络,首先看的是一个关于非线性函数逼近的例子,最后得出一个心得:在使用newff函数生成一个新的网络时,神经元的层数和每一层的神经元数会对结果造成不小的影响,一般都采用[n,1]的建立方法,其中n为隐层的神经元数,1为输出层的神经元数。
然后是做了一个识别系统,算是一个较大的神经网络,具体的代码解释和分析如下:[alphabet,targets]=prprob;[R,Q]=size(alphabet);[S2,Q]=size(targets);S1=10;[R,Q]=size(alphabet);[S2,Q]=size(targets);P=alphabet;net=newff(minmax(P),[S1,S2],{'logsig','logsig'},'traingdx');net.LW{2,1}=net.LW{2,1}*0.01;net.b{2}=net.b{2}+0.01;其中的proprob是matlab自带的一个生成字母表布尔值的函数。
可以具体查看。
T=targets;net.performFcn='sse';net.trainParam.goal=0.1;net.trainParam.show=20;net.trainParam.epochs=5000;net.trainParam.mc=0.95;[net,tr]=train(net,P,T)接下来首先进行无噪声训练。
netn.trainParam.goal=0.6;netn.trainParam.epochs=300;T=[targets targets targets targets];for pass=1:10P=[alphabet,alphabet,(alphabet+randn(R,Q)*0.1),(alphabet+randn(R,Q)*0.2) ];[netn,tr]=train(net,P,T);end接下来是有噪声训练,采用随机数生成影响输入矩阵的方式。
Matlab中的神经网络技术应用
![Matlab中的神经网络技术应用](https://img.taocdn.com/s3/m/aac6aefc9fc3d5bbfd0a79563c1ec5da50e2d6ac.png)
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](https://img.taocdn.com/s3/m/5ba98fb870fe910ef12d2af90242a8956becaaad.png)
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神经网络工具及其相关知识
![Matlab神经网络工具及其相关知识](https://img.taocdn.com/s3/m/a52d8d8584868762caaed567.png)
Matlab神经网络工具简介MATLAB软件中包含MATLAB神经网络工具箱,工具箱以人工神经网络为基础,只要根据自己需要调用相关函数,就可以完成网络设计、权值初始化、网络训练等,MATLAB神经网络工具箱包括的网络有感知器、线性网络、BP神经网络、径向基网络、自组织网络和回归网络,BP神经网络工具箱主要包括newff,sim 和train三个神经网络函数各函数的解释如下:1 newff::::BP神经网络参数设置函数神经网络参数设置函数神经网络参数设置函数神经网络参数设置函数函数功能:构建一个BP神经网络。
函数形式:net = newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)P:输入数据矩阵T:输出数据矩阵S:隐含层节点数TF:节点传递函数,包括硬限幅传递函数hardlim,对称硬限幅传递函数hardlims,线性传递函数purelin,正切S型传递函数tansig,对数S型传递函数logsig BTF:训练函数,包括梯度下降BP算法训练函数traingd,动量反传的梯度下降BP算法训练函数traingdm,动态自适应学习率的梯度下降BP算法训练函数traingda,动量反传和动态自适应学习率的梯度下降BP算法训练函数traingdx,Levenberg_Marquardt的BP算法训练函数trainlmBLF:网络学习函数,包括BP学习规则learngd,带动量项的BP学习规则learngdmPF:性能分析函数,包括均值绝对误差性能分析函数mae,均方差性能分析函数mse IPF:输入处理函数OPF:输出处理函数DDF:验证数据划分函数一般在使用过程中设置前六个参数,后四个参数采用系统默认参数。
2 train::::BP神经网络训练函数神经网络训练函数神经网络训练函数神经网络训练函数函数功能:用训练数据训练BP神经网络。
函数形式:[net,tr] = train(NET,X,T,Pi,Ai)NET:待训练网络X:输入数据矩阵T:输出数据矩阵Pi:初始化输入层条件Ai:初始化输出层条件net:训练好的网络tr:训练过程记录一般在使用过程中设置前三个参数,后两个参数采用系统默认参数。
神经网络matlab程序
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程序如下所示:%diagnose.m%轴承故障诊断%%清空工作空间clear,clcclose all%%定义训练样本和测试样本%故障1pro1=[1.2646,6.6043,8.3519,9.8971,-2.7518,7.1064;1.2624,4.4994,5.6803,6.7272,-2.8614,7.34]';%故障2pro2=[1.2915,7.207,9.3078,11.1261,-2.8322,8.3272;1.3109,6.9105,9.0591,10.9113,-2.7045,8.0971]';%正常运转normal=[1.2567,5.0811,6.3854,7.5397,-2.8494,7.1842;1.2578,5.6887,7.1552,8.4486,-2.8034,7.1047]';%训练样本trainx=[pro1,pro2,normal];%训练样本的标签trlab=1:3;trlab=repmat(trlab,2,1);trlab=trlab(:)';%%样本的归一化[x0,s]=mapminmax(trainx);tic;spread=1;net=newpnn(x0,ind2vec(trlab),spread);toc%%测试%测试样本testx=[1.3338,7.1824,9.5809,11.6334,-2.6494,8.6885;1.2639,6.8694,8.6826,10.278,-2.7791,7.2948]';%测试样本标签(正确类别)testlab=[2,3];%测试样本归一化xx=mapminmax('apply',testx,s);%将测试样本输入模型s=sim(net,xx);%把向量形式的分类结果表示为标量res=vec2ind(s);%%显示结果strr=cell(1,2);for i=1:2if res(i)==testlab(i)strr{i}='正确';elsestrr{i}='错误';endenddiagnose_={'滚动体剥落','外圈剥落','正常'};fprintf('诊断结果: \n');fprintf(' 样本序号实际类别判断类别正/误故障类型 \n'); for i=1:2fprintf(' %d %d %d %s %s\n',...i,testlab(i),res(i),strr{i},diagnose_{res(i)}); end。
MATLAB神经网络基础教程
![MATLAB神经网络基础教程](https://img.taocdn.com/s3/m/3fbc17516d85ec3a87c24028915f804d2b1687bb.png)
MATLAB神经网络基础教程第一章:神经网络概述1.1 什么是神经网络- 神经网络是一种模拟人脑工作原理的数学模型,利用大量相互连接的简单单元(神经元)进行信息处理和学习。
- 神经网络能够通过学习,逐渐调整网络的连接权重,从而实现对输入数据的模式识别、分类和预测等任务。
1.2 MATLAB中的神经网络工具箱- MATLAB提供了强大的神经网络工具箱,可以方便地构建、训练和应用神经网络模型。
- 神经网络工具箱包含了丰富的函数和工具,可支持各种类型的神经网络结构和训练算法。
第二章:神经网络建模步骤2.1 确定问题和目标- 在建模之前,需要明确问题的类型和目标。
是进行分类、回归还是聚类等任务?- 确定了问题和目标后,可以选择合适的神经网络结构和训练算法。
2.2 数据预处理- 针对输入数据进行预处理是神经网络建模中的重要环节。
- 数据预处理包括数据清洗、特征选择、数据变换等步骤,以提高神经网络的性能和准确度。
2.3 构建神经网络模型- 在MATLAB中,可以使用神经网络工具箱中的命令构建神经网络模型。
- 构建模型时需要选择网络的拓扑结构、激活函数和网络的连接权重初始值。
2.4 网络训练和优化- 使用训练数据对构建好的网络模型进行训练,优化模型的表现。
- 神经网络工具箱提供了多种训练算法,如误差反向传播算法(backpropagation)和Levenberg-Marquardt算法等。
第三章:神经网络案例分析3.1 手写数字识别- 使用神经网络进行手写数字识别是神经网络应用中的经典问题。
- 通过示例代码和具体案例,介绍如何使用MATLAB构建神经网络模型,进行手写数字识别。
3.2 信用评分预测- 信用评分预测是金融领域中的常见问题,也可以使用神经网络进行建模和预测。
- 通过实际数据和案例,说明如何使用MATLAB进行信用评分预测,提高模型的准确性和鲁棒性。
第四章:神经网络性能评估和调优4.1 性能评估指标- 在训练和应用神经网络模型时,需要对其性能进行评估。
MATLAB神经网络及其应用3篇
![MATLAB神经网络及其应用3篇](https://img.taocdn.com/s3/m/f591603877c66137ee06eff9aef8941ea76e4bc8.png)
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。
利用MATLAB进行神经网络算法研究与实现
![利用MATLAB进行神经网络算法研究与实现](https://img.taocdn.com/s3/m/7ef7785bcd7931b765ce0508763231126edb7789.png)
利用MATLAB进行神经网络算法研究与实现神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接方式进行信息处理的数学模型,近年来在各个领域都得到了广泛的应用。
利用MATLAB这一功能强大的工具,可以方便地进行神经网络算法的研究与实现。
本文将介绍如何利用MATLAB进行神经网络算法的研究与实现,包括神经网络的基本概念、MATLAB中神经网络工具箱的使用方法以及如何实现一个简单的神经网络算法。
神经网络基本概念神经网络是由大量的人工神经元组成的一种计算模型,它可以通过学习得到输入和输出之间的映射关系。
在神经网络中,通常包括输入层、隐藏层和输出层,每个神经元都有权重和偏置,通过激活函数对输入信号进行处理并传递给下一层。
神经网络通过不断地调整权重和偏置来优化模型,从而实现对复杂问题的建模和预测能力。
MATLAB中神经网络工具箱的使用方法MATLAB提供了强大的神经网络工具箱,可以帮助用户快速构建和训练神经网络模型。
首先需要在MATLAB环境中导入神经网络工具箱,然后可以通过简单的命令创建不同类型的神经网络结构,包括前馈神经网络、循环神经网络等。
接着可以使用内置的训练算法对神经网络进行训练,并通过验证集和测试集来评估模型的性能。
此外,MATLAB 还提供了丰富的可视化工具,帮助用户直观地理解神经网络模型的结构和训练过程。
实现一个简单的神经网络算法下面我们将通过一个简单的案例来演示如何利用MATLAB实现一个基本的神经网络算法。
假设我们要解决一个二分类问题,输入特征为2维,输出为0或1。
首先我们需要生成一些训练数据,并将数据分为训练集和测试集。
接着我们可以使用MATLAB中的patternnet函数创建一个具有一个隐藏层的前馈神经网络模型,并选择适当的训练算法进行训练。
最后我们可以通过混淆矩阵等指标来评估模型在测试集上的性能,并对结果进行可视化展示。
示例代码star:编程语言:matlab生成训练数据X = randn(2, 1000);Y = X(1, :) + X(2, :) > 0;划分训练集和测试集X_train = X(:, 1:800);Y_train = Y(1:800);X_test = X(:, 801:end);Y_test = Y(801:end);创建神经网络模型net = patternnet(10);net = train(net, X_train, Y_train);预测并评估模型性能Y_pred = net(X_test);plotconfusion(Y_test, Y_pred);示例代码end通过以上步骤,我们就可以利用MATLAB实现一个简单的神经网络算法,并对其性能进行评估。
[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。
MATLAB技术神经网络教程
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MATLAB技术神经网络教程一、引言神经网络作为一种模拟生物神经系统的计算模型,已经被广泛应用于各个领域,如机器学习、图像处理、信号处理等。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件,提供了丰富的神经网络工具箱,可以方便地构建、训练和应用各种类型的神经网络。
本教程将介绍MATLAB中神经网络工具箱的基本概念和使用方法,帮助读者快速上手神经网络的建模与分析。
二、神经网络基础知识1.1 神经元和权值神经网络是由神经元和连接它们的权值构成的。
神经元是模拟生物神经元的基本单元,可以接收输入信号并产生输出。
权值则决定了神经元之间的连接强度。
1.2 神经网络的拓扑结构神经网络的拓扑结构决定了神经元之间的连接方式。
常见的拓扑结构有前馈网络、递归网络、循环网络等。
其中,前馈网络是最为常用的一种结构,信号只能从输入层经过隐含层传递到输出层,不存在回路。
1.3 传递函数传递函数是神经元模拟神经元激活过程的数学公式。
常见的传递函数有Sigmoid函数、ReLU函数、tanh函数等。
传递函数的选择对神经网络的性能有着重要影响。
三、神经网络的建模与训练2.1 数据准备在建立神经网络模型之前,首先需要准备好训练数据和测试数据。
通常,训练数据应包含输入变量和对应的输出标签。
2.2 网络创建在MATLAB中,可以通过调用neuralnetworks命令创建一个神经网络对象。
在创建网络对象时,需要指定网络的拓扑结构、传递函数等参数。
2.3 网络训练神经网络的训练是通过反向传播算法实现的。
反向传播算法基于梯度下降的思想,通过最小化损失函数的值来调整神经网络中的权值。
2.4 训练过程监测与调整在进行网络训练时,可以通过设定一些监测指标来评估网络的性能。
常见的监测指标包括训练误差、验证误差等。
根据监测结果,可以调整网络的参数和训练策略,以提高网络的性能。
四、神经网络的应用3.1 二分类和多分类问题神经网络可以用于解决二分类和多分类问题。
通过训练网络,可以将输入数据映射到不同的类别。
神经网络MATLAB程序
![神经网络MATLAB程序](https://img.taocdn.com/s3/m/0d6d8b2682c4bb4cf7ec4afe04a1b0717fd5b388.png)
神经⽹络MATLAB程序MATLAB神经⽹络30个案例分析视频/doc/cb1459319.html/playlist_show/id_3771216.html镜⽚对钠黄光折射率(d光波长0.5876微⽶镜⽚对紫光折射率(f光波长0.4861微⽶镜⽚对红光折射率(c光波长0.6563微⽶% 读⼊训练数据和测试数据Input = []; Output = [];str = {'Test','Check'};Data = textread([str{1},'.txt']);% 读训练数据Input = Data(:,1:end-1); % 取数据表的前五列(主从成分)Output = Data(:,end); %取数据表的最后⼀列(输出值)Data = textread([str{2},'.txt']); % 读测试数据CheckIn = Data(:,1:end-1); % 取数据表的前五列(主从成分)CheckOut = Data(:,end); % 取数据表的最后⼀列(输出值)Input = Input';Output = Output'CheckIn = CheckIn';CheckOut = CheckOut'; % 矩阵赚置Input,minp,maxp,Output,mint,maxt] = premnmx(Input,Output); % 标准化数据% 神经⽹络参数设置Para.Goal = 0.0001; % ⽹络训练⽬标误差Para.Epochs = 800; %⽹络训练代数Para.LearnRate = 0.1; % ⽹络学习速率Para.Show = 5;% ⽹络训练显⽰间隔Para.InRange = repmat([-1 1],size(Input,1),1); %⽹络的输⼊变量区间Para.Neurons = [size(Input,1)*2+1 1]; %⽹络后两层神经元配置Para.TransferFcn= {'logsig' 'purelin'}; %各层的阈值函数Para.TrainFcn = 'trainlm'; % ⽹络训练函数赋值%traingd : % traingda : ⾃适应学习速率的梯度下降法% traingdm : 带动量的梯度下降法% traingdx :% 带动量,⾃适应学习速率的梯度下降法Para.LearnFcn = 'learngdm'; % ⽹络学习函数Para.PerformFcn = 'sse'; %⽹络的误差函数Para.InNum = size(Input,1);BP神经⽹络的设计实例(MATLAB编程)例1 采⽤动量梯度下降算法训练BP⽹络。
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GRNN神经网络---广义回归神经网络,主要用于函数逼近。
x=-2:0.01:1y=2*x.^6+3*x.^5-3*x.^3+x.^2+1P=x(1:15:end)T=y(1:15:end)spread=[0.05 0.2 0.4 0.6 0.8];l_style={'r.-','bo--','ko-.','k*--','r^-'}; for i=1:length(spread)net=newgrnn(P,T,spread(i));a=sim(net,P);plot(P,a,l_style{i})hold onendplot(P,T,'o');legend('spread=0.05','spread=0.2','spread=0.4' ,'spread=0.6','spread=0.8','train data');title('GRNN神经网络spread探讨')load data;% 载入数据并将数据分成训练和预测两类p_train=p(1:10,:);p_test=p(11:13,:);t_train=t(1:10,:);t_test=t(11:13,:);% 将各个矩阵转置以便适应网络结构p_train=p_train';t_train=t_train';p_test=p_test';t_test=t_test';% 将数据归一化[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p_train,t_ train);p2n=tramnmx(p_test,minp,maxp);for sc=0.1:0.01:1;tic,net=newgrnn(pn,tn,sc);sctocOut=sim(net,p2n);a2=postmnmx(Out,mint,maxt); e=t_test-a2';perf=mse(e);Y=sim(net,pn);a3=postmnmx(Y,mint,maxt); ep=a3-t_train;perfp=mse(ep);hold on;figure(1);title('网络的预测误差')plot(sc,perf,'g:*');hold on;figure(2);title('网络的逼近误差')plot(sc,perfp,'r:*');end%通用感应器神经网络。
P=[-0.5 -0.5 0.3 -0.1 -40;-0.5 0.5 -0.5 1 50];%输入向量T=[1 1 0 0 1];%期望输出plotpv(P,T);%描绘输入点图像net=newp([-40 1;-1 50],1);%生成网络,其中参数分别为输入向量的围和神经元感应器数量hold onlinehandle=plotpc(net.iw{1},net.b{1});net.adaptparam.passes=3;for a=1:25%训练次数[net,Y,E]=adapt(net,P,T);linehandle=plotpc(net.iw{1},net.b{1},linehandl e);drawnow;end%通用newlin程序%通用线性网络进行预测time=0:0.025:5;T=sin(time*4*pi);Q=length(T);P=zeros(5,Q);%P中存储信号T的前5(可变,根据需要而定)次值,作为网络输入。
P(1,2:Q)=T(1,1:(Q-1));P(2,3:Q)=T(1,1:(Q-2));P(3,4:Q)=T(1,1:(Q-3));P(4,5:Q)=T(1,1:(Q-4));P(5,6:Q)=T(1,1:(Q-5));plot(time,T)%绘制信号T曲线xlabel('时间');ylabel('目标信号');title('待预测信号');net=newlind(P,T);%根据输入和期望输出直接生成线性网络a=sim(net,P);%网络测试figure(2)plot(time,a,time,T,'+')xlabel('时间');ylabel('输出-目标+');title('输出信号和目标信号');e=T-a;figure(3)plot(time,e)hold onplot([min(time) max(time)],[0 0],'r:')%可用plot(x,zeros(size(x)),'r:')代替hold offxlabel('时间');ylabel('误差');title('误差信号');%通用BP神经网络P=[-1 -1 2 2;0 5 0 5];t=[-1 -1 1 1];net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'} ,'traingd');%输入参数依次为:'样本P围',[各层神经元数目],{各层传递函数},'训练函数'%训练函数traingd--梯度下降法,有7个训练参数. %训练函数traingdm--有动量的梯度下降法,附加1个训练参数mc(动量因子,缺省为0.9)%训练函数traingda--有自适应lr的梯度下降法,附加3个训练参数:lr_inc(学习率增长比,缺省为1.05; % lr_dec(学习率下降比,缺省为0.7);max_perf_inc(表现函数增加最大比,缺省为1.04)%训练函数traingdx--有动量的梯度下降法中赋以自适应lr的方法,附加traingdm和traingda的4个附加参数%训练函数trainrp--弹性梯度下降法,可以消除输入数值很大或很小时的误差,附加4个训练参数:% delt_inc(权值变化增加量,缺省为1.2);delt_dec(权值变化减小量,缺省为0.5);% delta0(初始权值变化,缺省为0.07);deltamax(权值变化最大值,缺省为50.0)% 适合大型网络%训练函数traincgf--Fletcher-Reeves共轭梯度法;训练函数traincgp--Polak-Ribiere共轭梯度法;%训练函数traincgb--Powell-Beale共轭梯度法%共轭梯度法占用存储空间小,附加1训练参数searchFcn(一维线性搜索方法,缺省为srchcha);缺少1个训练参数lr%训练函数trainscg--量化共轭梯度法,与其他共轭梯度法相比,节约时间.适合大型网络% 附加2个训练参数:sigma(因为二次求导对权值调整的影响参数,缺省为5.0e-5);% lambda(Hessian阵不确定性调节参数,缺省为5.0e-7)% 缺少1个训练参数:lr%训练函数trainbfg--BFGS拟牛顿回退法,收敛速度快,但需要更多存,与共轭梯度法训练参数相同,适合小网络%训练函数trainoss--一步正割的BP训练法,解决了BFGS消耗存的问题,与共轭梯度法训练参数相同%训练函数trainlm--Levenberg-Marquardt训练法,用于存充足的中小型网络net=init(net);net.trainparam.epochs=300; %最大训练次数(前缺省为10,自trainrp后,缺省为100)net.trainparam.lr=0.05; %学习率(缺省为0.01)net.trainparam.show=50; %限时训练迭代过程(NaN表示不显示,缺省为25)net.trainparam.goal=1e-5; %训练要求精度(缺省为0)%net.trainparam.max_fail 最大失败次数(缺省为5)%net.trainparam.min_grad 最小梯度要求(前缺省为1e-10,自trainrp后,缺省为1e-6)%net.trainparam.time 最大训练时间(缺省为inf)[net,tr]=train(net,P,t); %网络训练a=sim(net,P) %网络仿真%通用径向基函数网络——%其在逼近能力,分类能力,学习速度方面均优于BP神经网络%在径向基网络中,径向基层的散步常数是spread的选取是关键%spread越大,需要的神经元越少,但精度会相应下降,spread的缺省值为1%可以通过net=newrbe(P,T,spread)生成网络,且误差为0%可以通过net=newrb(P,T,goal,spread)生成网络,神经元由1开始增加,直到达到训练精度或神经元数目最多为止%GRNN网络,迅速生成广义回归神经网络(GRNN)P=[4 5 6];T=[1.5 3.6 6.7];net=newgrnn(P,T);%仿真验证p=4.5;v=sim(net,p)%PNN网络,概率神经网络P=[0 0 ;1 1;0 3;1 4;3 1;4 1;4 3]';Tc=[1 1 2 2 3 3 3];%将期望输出通过ind2vec()转换,并设计、验证网络T=ind2vec(Tc);net=newpnn(P,T);Y=sim(net,P);Yc=vec2ind(Y)%尝试用其他的输入向量验证网络P2=[1 4;0 1;5 2]';Y=sim(net,P2);Yc=vec2ind(Y)%应用newrb()函数构建径向基网络,对一系列数据点进行函数逼近P=-1:0.1:1;T=[-0.9602 -0.5770 -0.0729 0.3771 0.6405 0.6600 0.4609...0.1336 -0.2013 -0.4344 -0.500 -0.3930 -0.1647 -0.0988...0.3072 0.3960 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2189 -0.3201];%绘制训练用样本的数据点plot(P,T,'r*');title('训练样本');xlabel('输入向量P');ylabel('目标向量T');%设计一个径向基函数网络,网络有两层,隐层为径向基神经元,输出层为线性神经元%绘制隐层神经元径向基传递函数的曲线p=-3:.1:3;a=radbas(p);plot(p,a)title('径向基传递函数')xlabel('输入向量p')%隐层神经元的权值、阈值与径向基函数的位置和宽度有关,只要隐层神经元数目、权值、阈值正确,可逼近任意函数%例如a2=radbas(p-1.5);a3=radbas(p+2);a4=a+a2*1.5+a3*0.5;plot(p,a,'b',p,a2,'g',p,a3,'r',p,a4,'m--') title('径向基传递函数权值之和')xlabel('输入p');ylabel('输出a');%应用newrb()函数构建径向基网络的时候,可以预先设定均方差精度eg以及散布常数sceg=0.02;sc=1; %其值的选取与最终网络的效果有很大关系,过小造成过适性,过大造成重叠性net=newrb(P,T,eg,sc);%网络测试plot(P,T,'*')xlabel('输入');X=-1:.01:1;Y=sim(net,X);hold onplot(X,Y);hold offlegend('目标','输出')%应用grnn进行函数逼近P=[1 2 3 4 5 6 7 8];T=[0 1 2 3 2 1 2 1];plot(P,T,'.','markersize',30)axis([0 9 -1 4])title('待逼近函数')xlabel('P')ylabel('T')%网络设计%对于离散数据点,散布常数spread选取比输入向量之间的距离稍小一些spread=0.7;net=newgrnn(P,T,spread);%网络测试A=sim(net,P);hold onoutputline=plot(P,A,'o','markersize',10,'color ',[1 0 0]);title('检测网络')xlabel('P')ylabel('T和A')%应用pnn进行变量的分类P=[1 2;2 2;1 1]; %输入向量Tc=[1 2 3]; %P对应的三个期望输出%绘制出输入向量及其相对应的类别plot(P(1,:),P(2,:),'.','markersize',30)for i=1:3text(P(1,i)+0.1,P(2,i),sprintf('class %g',Tc(i )))endaxis([0 3 0 3]);title('三向量及其类别')xlabel('P(1,:)')ylabel('P(2,:)')%网络设计T=ind2vec(Tc);spread=1;net=newgrnn(P,T,speard);%网络测试A=sim(net,P);Ac=vec2ind(A);%绘制输入向量及其相应的网络输出plot(P(1,:),P(2,:),'.','markersize',30)for i=1:3text(P(1,i)+0.1,P(2,i),sprintf('class %g',Ac(i )))endaxis([0 3 0 3]);title('网络测试结果')xlabel('P(1,:)')ylabel('P(2,:)')。