Matlab神经网络工具箱使用教程
Matlab地神经网络工具箱实用指南设计作者夏寒发布时间2000
实用标准文案2000/11/09 作者：夏寒Matlab的神经网络工具箱实用指南发布时间：:文章摘要第一章是神经网络的基本介绍，第二章包括了由工具箱指定的有关网络结构和符号的基本材料。
第三章以反向传播网络为例trainadapt和new、init、以及建立神经网络的一些基本函数，例如讲解了反向传播网络的原理和应用的基本过程。
:正文静态网络中的批处理方式通train函数来实现，虽然由于由于采用了更高效的学习算法，train 批处理方式可以用adapt 或train函数只能用于批处理方式。
常是最好的选择。
增加方式只能用adapt来实现，。
让我们用前面用过的静态网络的例子开始，学习速率设置为0.1net = newlin([-1 1;-1 1],1,0,0.1);net.IW{1,1} = [0 0];net.b{1} = 0;adapt用函数实现静态网络的批处理方式，输入向量必须用同步向量矩阵的方式放置：P = [1 2 2 3; 2 1 3 1];T = [4 5 7 7];精彩文档．实用标准文案当我们调用adapt时将触发adaptwb函数，这是缺省的线性网络调整函数。
learnwh是缺省的权重和偏置学习函数。
因此，Widrow-Hoff学习法将会被使用：[net,a,e,pf] = adapt(net,P,T);a = 0 0 0 0e = 4 5 7 7注意网络的输出全部为0，因为在所有要训练的数据提交前权重没有被更新，如果我们显示权重，我们就会发现：>>net.IW{1,1}ans = 4.9000 4.1000>>net.b{1}ans =2.3000经过了用adapt函数的批处理方式调整，这就和原来不一样了。
现在用train函数来实现批处理方式。
由于Widrow-Hoff规则能够在增加方式和批处理方式中应用，它可以通过adapt和train触发。
我们有好几种算法只能用于批处理方式（特别是Levenberg-Marquardt算法），所以这些算法只能用train触发。
Matlab深度学习工具箱使用方法
Matlab深度学习工具箱使用方法深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在许多领域展现了出色的性能和应用潜力。
为了帮助广大研究人员和工程师更好地使用深度学习技术，MathWorks公司推出了Matlab深度学习工具箱。
本文将介绍该工具箱的基本使用方法，并结合实例演示其强大的功能。
一、准备工作在使用Matlab深度学习工具箱之前，我们需要进行一些准备工作。
首先，确保你的电脑已经安装了Matlab软件和深度学习工具箱。
其次，如果你希望使用GPU进行运算加速，还需要确保你的电脑上安装了适当的GPU驱动程序。
二、创建深度学习模型在Matlab深度学习工具箱中，我们可以使用各种各样的函数和工具来创建深度学习模型。
首先，我们需要选择适合我们任务的网络结构。
Matlab深度学习工具箱中提供了许多常见的深度学习网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
我们可以根据具体的任务需求选择合适的网络结构。
接下来，我们需要定义模型的输入和输出。
在Matlab深度学习工具箱中，我们可以使用图像数据存储对象（ImageDatastore）和标签数据存储对象（Datastore）来管理和预处理我们的数据。
同时，我们还可以使用预处理函数来对数据进行增强和归一化等操作，以提高模型的性能。
最后，我们可以使用trainNetwork函数来训练我们的深度学习模型。
在该函数中，我们需要指定训练数据、验证数据、损失函数和优化器等参数。
训练完成后，我们可以使用classify函数对新的数据进行分类预测，或使用predict函数对数据进行其他类型的预测。
三、模型调优与评估在创建深度学习模型之后，我们通常需要对其进行调优和评估。
在Matlab深度学习工具箱中，我们可以使用HyperparameterTuner对象来进行超参数的自动调优。
通过指定待调优的超参数范围和调优目标，我们可以在指定的训练框架中自动寻找最优的超参数组合。
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
如何利用Matlab进行神经网络训练
如何利用Matlab进行神经网络训练神经网络训练是机器学习领域中不可或缺的一环，而Matlab作为一种功能强大的数值计算和科学研究工具，提供了丰富的神经网络训练相关函数和工具箱，为我们提供了便利。
本文将介绍如何利用Matlab进行神经网络训练，从基础概念到具体实现的技巧，希望能够给读者一些启发和指导。
一、神经网络概述神经网络是一种由神经元和连接它们的权重构成的模型，其模拟了人类大脑的信息处理方式。
在神经网络中，神经元接收来自输入层或其他神经元的输入，并通过激活函数计算输出。
神经元之间的连接权重决定了信号在网络中的传递和加权。
二、神经网络的训练神经网络的训练是通过调整连接权重，使得网络对给定输入能够产生期望的输出。
训练的目标是最小化网络的误差，并提高网络的泛化能力。
在神经网络训练中，最常用的方法是反向传播算法（Backpropagation），即基于链式法则计算误差对连接权重的偏导数，并利用梯度下降算法进行权重的更新。
三、Matlab中的神经网络工具箱Matlab提供了用于神经网络建模和训练的专用工具箱，包括网络创建与配置、数据预处理、训练算法、性能评估等功能。
在开始使用神经网络工具箱前，需要先安装并加载工具箱，可以通过运行命令"neural network toolbox"进行加载。
四、神经网络的建模和配置在利用Matlab进行神经网络训练前，首先需要对网络进行建模和配置。
首先确定网络的拓扑结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量和连接方式。
可以使用Matlab提供的"feedforwardnet"函数创建前馈神经网络，或者"patternnet"函数创建模式识别神经网络。
然后，需要对网络的参数进行配置，包括激活函数、训练算法、训练参数等。
Matlab提供了多种激活函数和训练算法的选择，可以根据具体任务的需求进行调整。
例如，可以使用sigmoid或ReLU激活函数，可以使用反向传播、Levenberg-Marquardt等训练算法。
MATLAB神经网络工具箱的使用指南
MATLAB神经网络工具箱的使用指南引言：在当今信息时代的浪潮中，神经网络作为一种模仿人类神经系统运行方式的数学计算模型，被广泛应用于各个领域。
而MATLAB神经网络工具箱作为一款功能强大、易于使用的软件工具，成为许多科学家和工程师进行神经网络研究和应用实践的首选。
本文旨在为读者提供MATLAB神经网络工具箱的全面介绍，并指导读者如何利用其进行神经网络的搭建、训练和应用。
一、神经网络基础知识在正式介绍MATLAB神经网络工具箱之前，我们先来了解一些神经网络的基础知识。
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中输入层接收外部输入，隐藏层进行数据转换和处理，输出层输出最终结果。
神经网络模拟人类大脑的工作原理，通过调整神经元之间的连接权重来实现对输入数据的学习和对未知数据的预测。
二、MATLAB神经网络工具箱的使用1. 环境准备在使用MATLAB神经网络工具箱之前，我们需要先安装MATLAB软件，并确保已经安装了神经网络工具箱。
安装完成后，可以通过在命令窗口输入“nntool”命令来打开神经网络工具箱界面。
2. 神经网络搭建在神经网络工具箱中，可以通过图形用户界面进行神经网络的搭建。
点击界面左上角的“New”按钮，选择“Feedforwardnet”或“Patternnet”等网络类型，并设置输入层、隐藏层和输出层的节点数。
接下来，可以通过拖拽节点和连接来构建网络。
此外，还可以使用“Layer”和“Connection”选项卡来对网络的结构和参数进行进一步设置。
3. 数据准备成功搭建神经网络后，我们需要准备用于训练和测试的数据。
MATLAB提供了丰富的数据处理函数，可以将数据从不同格式的文件中导入，或者通过代码生成。
导入数据后，可以使用数据处理工具对数据进行清洗、归一化等预处理操作，以提高神经网络的训练效果。
4. 神经网络训练数据准备完毕后，可以通过神经网络工具箱提供的训练函数对神经网络进行训练。
常用的训练函数包括“trainlm”、“traingd”、“trainrp”等，它们采用不同的优化算法来调整网络中的连接权重。
matlab神经网络工具箱怎么用
matlab神经网络工具箱怎么用标题：Matlab神经网络工具箱的使用方法导言：Matlab神经网络工具箱是一个功能强大的工具，用于建立、训练和评估各种类型的神经网络。
本文将介绍如何使用Matlab神经网络工具箱进行神经网络的建立、训练和评估，帮助您更好地理解和使用这个工具箱。
一、Matlab神经网络工具箱的安装首先，您需要确保已成功安装了Matlab软件。
然后，您可以通过以下步骤来安装Matlab神经网络工具箱：1. 打开Matlab软件。
2. 在工具栏上选择“工具”菜单。
3. 在下拉菜单中选择“添加预定目录”。
4. 在弹出的窗口中，选择“文件夹”选项。
5. 点击“浏览”按钮，并选择包含神经网络工具箱的文件夹。
6. 点击“选择文件夹”按钮，然后点击“添加文件夹”按钮。
7. 点击“关闭”按钮，完成神经网络工具箱的安装。
二、神经网络的建立Matlab神经网络工具箱提供了多种类型的神经网络模型，如前馈神经网络、递归神经网络和自组织神经网络。
下面我们以前馈神经网络为例，介绍神经网络的建立方法：1. 打开Matlab软件，并在命令窗口中输入“nprtool”命令，打开“神经网络模式选择器”窗口。
2. 在“神经网络模式选择器”窗口中，选择“构建”按钮。
3. 在“神经网络模式选择器”窗口中，选择“前馈神经网络”选项，并点击“下一步”按钮。
4. 在“选择网络架构”窗口中，选择神经网络的层数、神经元数量和输入、输出数据的维度。
5. 点击“下一步”按钮，然后点击“完成”按钮，完成神经网络的建立。
三、神经网络的训练神经网络的训练是指通过将已知的输入和输出数据进行反复迭代调整网络参数，从而使网络能够更好地拟合输入输出之间的关系。
下面我们介绍神经网络的训练方法：1.在命令窗口中输入“trainlm”命令，选择Levenberg-Marquardt算法作为训练函数。
2.输入训练数据和目标数据，通过“trains”命令开始训练神经网络。
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
MATLABANN工具箱实用指南
上面所示的网络有 R1 个输入，第一层有 S1 个神经元，第二层有 S2 个神经元，以次类 推。一般不同层有不同数量的神经元。每一个神经元的偏置输入是常量 1。
你可以通过运行示例程序 nnd2n2 来试验有 2 个元素的神经元。 3．网络结构 两个或更多的上面所示的神经元可以组合成一层，一个典型的网络可包括一层或者多 层。我们首先来研究神经元层。 单层神经元网络 有 R 输入元素和 S 个神经元组成的单层网络如下图所示：
在一个单层网络中，输入向量 p 的每一个元素都通过权重矩阵 W 和每一个神经元连接 起来。第 I 个神经元通过把所有加权的输入和偏置加起来得到它自己的标量输出 n(i)。不同 的 n(i)合起来形成了有 S 个元素的网络输入向量 n。最后，网络层输出一个列向量 a，我们 在图的底部显示了 a 的表达式。
这里输入向量 p 用左边的黑色实心竖条代表，p 的维数写在符号 p 下面，在图中是 Rx1。 （注意我们用的是大写字母，正如在以前句子里 R 用来表示向量大小时一样。）因此，p 是 一个有 R 个输入元素的向量。这个输入列向量乘上 R 列单行矩阵 W。和以前一样，常量 1 作为一个输入乘上偏置标量 b，给转移函数的网络输入是 n，它是偏置与乘积 Wp 的和。这 个和值传给转移函数 f 得到网络输出 a，在这个例子中它是一个标量。注意如果我们有超过 一个神经元，网络输出就有可能是一个向量。
这种传递函数通常用于反向传播（BP）网络，这得益于函数的可微性。 在上面所示的每一个转移函数图的右边方框中的符号代表了对应的函数，这些图表将替 换网络图的方框中的 f 来表示所使用的特定的转移函数。 第 13 章列出了所有的转移函数和图标。你能够定义自己的传递函数，你可以不限于使 用第 13 章所列的转移函数。你能够通过运行示例程序 nn2n1 来试验一个神经元和各种转移 函数。 带向量输入的神经元 一个有 R 个元素输入向量的神经元如下图所示。这里单个输入元素 乘上权重
Matlab2012a版神经网络工具箱
娱乐
动画，特效，和市场预测
金融
房地产评估，贷款咨询，按揭筛选，企业债券评级，信贷额度使用分析，信用卡活动跟 踪，投资组合交易计划，企业财务分析，以及货币的价格预测。
产业
工业生产过程预测，如输出炉气，取代过去在这一方面使用的复杂和昂贵的设备
1.3 使用工具箱和其文档
有四种方法可以使用神经网络工具箱软件。第一种方式是通过本章中所描述的四个图形 用户界面(GUI) 。你可以从主图形用户界面，调用命令 nnstart 打开这些图形用户界面。提 供了一个快速简便的方法来访问工具箱的强大功能来完成以下任务：
函数拟合 模式识别
数据聚类 时间序列分析 使用工具箱中的第二种方式是通过基本的命令行操作。比图形用户界面，命令行操作提 供了更大的灵活性，但增加了一些复杂性。本章介绍了一些命令行函数，神经网络工具箱用 户指南覆盖了命令行操作的更多细节（包括第 2 章）对理解命令行用法和训练神经网络的基 本方法都十分重要，你应该阅读它们，才能进入用户指南中的高级课题学习。 “网络对象、数据、训练方式”提出的神经元模型的基本原理和神经网络的架构，它也 描述了用于神经网络工具箱软件中的网络对象。神经网络工具箱软件存储了定义了神经网络 的所有信息。重要的是要了解网络对象的结构，尤其是使用命令行的操作。本章还介绍了工 具箱中的数据是如何存储和使用，以及如何训练神经网络。 “多层网络和反向传播训练” 解释在设计多层网络中涉及的基本步骤。这里的网络是工 具箱的主力，它可用于函数拟合与模式识别。此网络的设计步骤可以应用到工具箱中的任何 其他网络设计。 如果这是您第一次体验这一工具箱，图形用户界面提供了最好的指南。此外，图形用户 界面可以记录 MATLAB 代码生成脚本，为您提供模板创建自己的自定义命令行函数。初次使 用的图形用户界面创建和修改 MATLAB 脚本的过程，是一个很好了解工具箱功能的方式。 使用工具箱中的第三种方法是通过定制。这种先进的功能使您可以创建自己定制的神经 网络，同时还能了解工具箱全部函数功能。您可以创建具有任意连接的网络，并使用现有工 具箱训练功能（只要网络组件是可区分的）训练创建的网络。在“高级主题”中描述了如何 定制工具箱。“培训自定义网络”中给出了一个例子，展示训练定制网络的方法。 使用工具箱中的第四种方式是通过修改工具箱中包含的任何函数的能力。用 MATLAB 代 码编写的每一个计算组件程序可完全访问。 这四个层次的工具箱的使用，跨度从新手到专家 - 简单的向导引导新用户通过特定的 应用程序和网络定制，使研究人员能够以最小的努力尝试新颖的结构。无论你神经网络和 MATLAB 知识的水平如何，工具箱都能满足您的需求。 脚本自动生成 本章中图形界面的描述形成了一个关于神经网络工具箱软件的十分重要的文档。图形用 户界面引导你在四个重要的应用领域中设计神经网络、解决实际问题，而无需任何使用 MATLAB 神经网络知识或复杂的 matlab 应用背景。此外，图形用户界面可以自动生成简单和 高级 MATLAB 脚本，可以重现由 GUI 执行的步骤，并覆盖默认设置的选项。这些脚本可以为 您提供模板创建定制度代码，他们可以帮助你熟悉工具箱的命令行功能。我们强烈建议您使 用图形用户界面易用的自动脚本生成功能。
(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的神经网络工具箱实用指南(2)
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。
上面所示的网络有R1个输入，第一层有S1个神经元，第二层有S2个神经元，以次类推。
一般不同层有不同数量的神经元。
每一个神经元的偏置输入是常量1。
注意中间层的输出就是下一层的输入。
第二层可看作有S1个输入，S2个神经元和S1 xS2 阶权重矩阵W2 的单层网络。
第二层的输入是a1，输出是a2，现在我们已经确定了第二层的所有向量和矩阵，我们就能把它看成一个单层网络了。
其他层也可以照此步骤处理。
多层网络中的层扮演着不同的角色。
给出网络输出的层叫做输出层。
所有其他的层叫做隐层。
上图所示的三层网络有一个输出层（第三层）和两个隐层（第一和第二层）。
有些作者把输入作为第四层，这里不用这种指定。
上面所示的三层网络的简洁画法如下图所示：多层网络的功能非常强大。
举个例子，一个两层的网络，第一层的转移函数是曲线函数，第二层的转移函数是线性函数，通过训练，它能够很好的模拟任何有有限断点的函数。
这种两层网络集中应用于"反向传播网络"。
注意我们把第三层的输出a3标记为y。
我们将使用这种符号来定义这种网络的输出。
4．数据结构这一节将讨论影响网络仿真的输入数据结构的格式。
我们首先讨论静态网络，在讨论动态网络。
我们将关心两种基本的输入向量类型：同步（同时或者无时序）向量和异步向量。
对异步向量来说，向量的顺序是非常重要的。
对同步向量来说，顺序是不重要的，并且如果我们已经有一定数量的并行网络我们就能把一个输入向量输入到其中的任意网络。
静态网络中的同步输入仿真仿真静态网络（没有反馈或者延迟）是网络仿真最简单的一种。
在这种情况中，我们不需要关心向量输入的时间顺序，所以我们可以认为它是同时发生的。
Matlab技术神经网络控制
MatIab技术神经网络控制简介：神经网络作为一种机器学习算法，已经在各个领域得到了广泛的应用。
Mat1ab是一种流行的科学计算软件，具有强大的数学和统计分析功能，同时也提供了一套完善的神经网络工具箱，方便用户进行神经网络的建模和控制。
本文将从神经网络的基本原理入手，介绍如何利用MatIab来进行神经网络控制。
一、神经网络基本原理神经网络是一种模仿人脑神经元工作原理的机器学习算法。
它由大量的人工神经元（也称为节点）组成，并通过节点之间的连接来传递信息。
每个节点接收到其他节点传递过来的输入信号，并通过激活函数对这些输入进行处理后输出。
神经网络的结构通常由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接收外部输入数据，隐藏层用于中间计算，输出层产生神经网络的最终输出。
通过对神经网络的连接权重进行优化，我们可以实现对输入数据的有效建模和预测。
二、MatIab中的神经网络工具箱MatIab提供了一套完善的神经网络工具箱，用户可以通过这些工具进行神经网络的建模、训练和预测。
该工具箱包含了多种类型的神经网络模型，例如前馈神经网络、循环神经网络、自组织神经网络等。
用户可以根据具体问题选择适合的神经网络模型进行建模。
在建模过程中，MaUab提供了一系列的函数和命令，用于设置神经网络的结构、初始化权重、配置训练参数等。
同时，用户还可以通过Mat1ab强大的绘图功能，可视化神经网络的结构和训练过程，帮助理解和优化模型。
三、神经网络控制神经网络控制是指通过神经网络对控制系统进行建模和控制。
传统的控制方法通常需要准确的数学模型和系统参数，而神经网络控制则可以通过数据驱动的方式,直接从输入输出数据中学习模型和控制策略。
这种数据驱动的控制方法具有较强的适应性和鲁棒性，在一些复杂、非线性的控制问题中表现出了良好的效果。
在MatIab中，用户可以通过搭建适当的神经网络模型，并使用训练算法优化网络权重，从而实现对控制系统的准确建模和控制。
通过与传统控制方法的结合，可以进一步提升系统的控制性能。
Matlab神经网络工具箱介绍(Neural Network Toolbox)
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• <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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• <step.1>数据构造与预处理 •
2020/5/6
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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。