使用Matlab 创建C 语言描述的神经网络
神经网络的C语言实现
#include <stdlib.h>#include <math.h>#include <stdio.h>#include <time.h>#define OUT_COUT 2 //输出向量维数#define IN_COUT 3 //输入向量维数#define COUT 6 //样本数量typedef struct { //bp人工神经网络结构int h; //实际使用隐层数量double v[IN_COUT][50]; //隐藏层权矩阵i,隐层节点最大数量为50 double w[50][OUT_COUT]; //输出层权矩阵double a; //学习率double b; //精度控制参数int LoopCout; //最大循环次数} bp_nn;double fnet(double net) { //Sigmoid函数,神经网络激活函数return 1/(1+exp(-net));}int InitBp(bp_nn *bp) { //初始化bp网络printf("请输入隐层节点数，最大数为100：\n");scanf("%d", &(*bp).h);printf("请输入学习率：\n");scanf("%lf", &(*bp).a); //(*bp).a为double型数据，所以必须是lfprintf("请输入精度控制参数：\n");scanf("%lf", &(*bp).b);printf("请输入最大循环次数：\n");scanf("%d", &(*bp).LoopCout);int i, j;srand((unsigned)time(NULL));for (i = 0; i < IN_COUT; i++)for (j = 0; j < (*bp).h; j++)(*bp).v[i][j] = rand() / (double)(RAND_MAX);for (i = 0; i < (*bp).h; i++)for (j = 0; j < OUT_COUT; j++)(*bp).w[i][j] = rand() / (double)(RAND_MAX);return 1;}int TrainBp(bp_nn *bp, float x[COUT][IN_COUT], int y[COUT][OUT_COUT]) { //训练bp网络，样本为x，理想输出为ydouble f = (*bp).b; //精度控制参数double a = (*bp).a; //学习率int h = (*bp).h; //隐层节点数double v[IN_COUT][50], w[50][OUT_COUT]; //权矩阵double ChgH[50], ChgO[OUT_COUT]; //修改量矩阵double O1[50], O2[OUT_COUT]; //隐层和输出层输出量int LoopCout = (*bp).LoopCout; //最大循环次数int i, j, k, n;double temp;for (i = 0; i < IN_COUT; i++) // 复制结构体中的权矩阵for (j = 0; j < h; j++)v[i][j] = (*bp).v[i][j];for (i = 0; i < h; i++)for (j = 0; j < OUT_COUT; j++)w[i][j] = (*bp).w[i][j];double e = f + 1;for (n = 0; e > f && n < LoopCout; n++) { //对每个样本训练网络e = 0;for (i= 0; i < COUT; i++) {for (k= 0; k < h; k++) { //计算隐层输出向量temp = 0;for (j = 0; j < IN_COUT; j++)temp = temp + x[i][j] * v[j][k];O1[k] = fnet(temp);}for (k = 0; k < OUT_COUT; k++) { //计算输出层输出向量temp = 0;for (j = 0; j < h; j++)temp = temp + O1[j] * w[j][k];O2[k] = fnet(temp);}for (j = 0; j < OUT_COUT; j++) //计算输出层的权修改量ChgO[j] = O2[j] * (1 - O2[j]) * (y[i][j] - O2[j]);for (j = 0; j < OUT_COUT ; j++) //计算输出误差e = e + (y[i][j] - O2[j]) * (y[i][j] - O2[j]);for (j = 0; j < h; j++) { //计算隐层权修改量temp = 0;for (k = 0; k < OUT_COUT; k++)temp = temp + w[j][k] * ChgO[k];ChgH[j] = temp * O1[j] * (1 - O1[j]);}for (j = 0; j < h; j++) //修改输出层权矩阵for (k = 0; k < OUT_COUT; k++)w[j][k] = w[j][k] + a * O1[j] * ChgO[k];for (j = 0; j < IN_COUT; j++)for (k = 0; k < h; k++)v[j][k] = v[j][k] + a * x[i][j] * ChgH[k];}if (n % 10 == 0)printf("误差: %f\n", e);}printf("总共循环次数：%d\n", n);printf("调整后的隐层权矩阵：\n");for (i = 0; i < IN_COUT; i++) {for (j = 0; j < h; j++)printf("%f ", v[i][j]);printf("\n");}printf("调整后的输出层权矩阵：\n");for (i = 0; i < h; i++) {for (j = 0; j < OUT_COUT; j++)printf("%f ", w[i][j]);printf("\n");}for (i = 0; i < IN_COUT; i++) //把结果复制回结构体for (j = 0; j < h; j++)(*bp).v[i][j] = v[i][j];for (i = 0; i < h; i++)(*bp).w[i][j] = w[i][j];printf("bp网络训练结束！\n");return 1;}int UseBp(bp_nn *bp) { //使用bp网络float Input[IN_COUT];double O1[50];double O2[OUT_COUT]; //O1为隐层输出,O2为输出层输出while (1) { //持续执行，除非中断程序printf("请输入3个数：\n");int i, j;for (i = 0; i < IN_COUT; i++)scanf("%f", &Input[i]);double temp;for (i = 0; i < (*bp).h; i++) {temp = 0;for (j = 0; j < IN_COUT; j++)temp += Input[j] * (*bp).v[j][i];O1[i] = fnet(temp);}for (i = 0; i < OUT_COUT; i++) {temp = 0;for (j = 0; j < (*bp).h; j++)temp += O1[j] * (*bp).w[j][i];O2[i] = fnet(temp);}printf("结果：");printf("%.3f ", O2[i]);printf("\n");}return 1;}int main(){float x[COUT][IN_COUT] = {{0.8,0.5,0},{0.9,0.7,0.3},{1,0.8,0.5},{0,0.2,0.3},{0.2,0.1,1.3},{0.2,0.7,0.8}}; //训练样本int y[COUT][OUT_COUT] = {{0,1},{0,1},{0,1},{1,0},{1,0},{1,0}}; //理想输出bp_nn bp;InitBp(&bp); //初始化bp网络结构TrainBp(&bp, x, y); //训练bp神经网络UseBp(&bp); //测试bp神经网络return 1;}。
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。
在MATLAB中使用卷积神经网络的方法
在MATLAB中使用卷积神经网络的方法近年来，深度学习技术飞速发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为计算机视觉领域的主流模型。
CNN通过模拟人脑视觉系统的工作原理，可实现图像识别、目标检测、图像分割等任务。
而在实际应用中，MATLAB作为一款专业的数值计算软件，提供了强大的工具箱和函数库，使得使用卷积神经网络变得更加简便。
一、MATLAB中的CNN工具箱介绍MATLAB中的Deep Learning Toolbox提供了用于设计、训练和部署深度学习模型的功能。
在CNN方面，Deep Learning Toolbox提供了一系列用于构建卷积神经网络的函数和类。
其中，最常用的是convnet系列函数，可以用于创建并配置具有不同层结构的CNN模型。
此外，Deep Learning Toolbox还提供了用于图像数据增强、特征提取、预训练网络等功能，极大地方便了用户进行卷积神经网络实验和应用。
二、创建卷积神经网络模型在MATLAB中，创建卷积神经网络模型一般需要以下步骤：1. 导入数据集：将图像数据集导入MATLAB环境中。
可以使用ImageDatastore类来管理图像数据集，方便读取和处理数据。
2. 数据预处理：对导入的图像数据进行预处理，常见的预处理操作包括图像归一化、随机翻转、旋转等，以增强模型的鲁棒性。
3. 定义网络结构：使用convnet系列函数来定义卷积神经网络的结构。
可以通过添加卷积层、池化层和全连接层来构建自己需要的网络结构。
4. 配置网络参数：通过设置网络参数，如卷积核大小、卷积步长、池化大小等，来进一步调整网络结构和性能。
5. 训练网络：使用训练数据集对卷积神经网络进行训练。
可以选择不同的训练算法和优化器，如随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）和Adam。
6. 评估模型：使用独立的测试数据集对训练好的模型进行评估，计算准确率、精确率、召回率等指标，以评估模型的性能。
如何使用Matlab进行卷积神经网络设计
如何使用Matlab进行卷积神经网络设计引言：卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种强大的深度学习模型，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。
而Matlab作为一款优秀的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，能够方便地进行卷积神经网络的设计和实现。
本文将介绍如何使用Matlab进行卷积神经网络设计。
一、Matlab环境搭建要使用Matlab进行卷积神经网络的设计，首先需要安装Matlab软件并搭建合适的开发环境。
Matlab提供了Neural Network Toolbox工具箱，其中包含了卷积神经网络设计所需的函数和工具。
在安装完成后，打开Matlab软件，通过菜单栏中的"Add-Ons"选项安装Neural Network Toolbox。
二、数据准备与预处理在进行卷积神经网络的设计之前，需要准备合适的数据集并对数据进行预处理。
Matlab提供了丰富的函数和工具，方便进行数据的加载、预处理和可视化。
常见的数据预处理方法包括数据分割、标准化、归一化等操作。
可以使用Matlab中的函数如"imread"和"imresize"加载和调整图像大小，使用"augmentedImageDatastore"函数进行数据增强，以提高模型的性能。
三、网络设计与训练在完成数据准备后，可以开始进行卷积神经网络的设计与训练。
Matlab提供了诸多函数和工具，支持用户自定义网络结构，并且内置了常见的卷积神经网络结构，如LeNet、AlexNet和VGGNet等。
可以使用"convolution2dLayer"和"fullyConnectedLayer"函数定义卷积和全连接层，使用"reluLayer"和"softmaxLayer"函数添加激活和分类层。
pNN概率神经网络(基于C语言伪码和Matlab代码)
号码与背景的程序，也就是车牌号图像的二值化。本文仅用这个程序作为 PNN 神经网络运 用的简单例子，因此对图像进行些处理以简化编程，采用8位 BMP 带调色板的图片格式存 储。
图4-1
车牌图像
人眼能够识别这个车牌号码是由于车牌的号码白色和它周围的背景蓝色有着鲜明的不 同。对于要完成的程序同样也可以运用颜色差来完成识别。计算机显示 bmp 图片时采用的 是 RBG 的值来描绘每一点的像素颜色，虽然看到图像车牌背景都是蓝色，但是如果放大来 看蓝色并不完全相同而且还有夹杂着些其他颜色， 同样车牌号也并非全部白色。 分析到这里 目标就清楚了，运用 PNN 神经网络采集图片中每个像素点的颜色 RBG 值，将接近蓝色或 者背景中出现的其他颜色分为 A 类，表示背景色；将接近白色的颜色分为 B 类，表示车牌 号色。再用0、1这两个数值来表示 A 类、B 类，重新设置图片中像素的颜色实现了车牌号 图像的二值化。 程序的流程可分为三步：第一步，选取背景色和号码色的样本图片，收集它们各自的颜 色样本数据；第二步，运用收集的颜色数据训练 PNN 神经网络；第三步，将需要识别的车 牌图片中每个像素的颜色数据输入 PNN 神经网络完成分类，然后重置图片颜色数据完成二 值化。 PNN 神经网络的设计：将 RBG 三个值作为输入数据，样本层里的每个神经元代表一种 样本颜色， 竞争层的两个单元分别代表背景色类和号码色类。 输入层和样本层之间的权重存 储在二维指针 **w 中，样本层到求和层的关系存储在**a 中，**a 中的值只能是0和1，每 个样本层里的神经元对应的类别有且仅有一条边值为1，用来说明该样本层神经元存储的样 本颜色属于该边连接的类别。 数据收集及神经网络结构实现的伪代码如下：
Gao Fei, Zhao Zhenzhen, Song Yan Abstract: The basic structure model of probabilistic neural network (PNN) is introduced in this paper, as well as the function of the model, the basic learning algorithm. The application of PNN in the field of Vehicle License Plate Recognition is interpreted in details. At the end of the paper,genetic algorithm( GA ) and its application in optimizing the PNN model are mainly focused on. Keywords: PNN; Parzen window estimate method; Genetic Algorithm
Matlab中的神经网络实现方法
Matlab中的神经网络实现方法近年来，神经网络技术在各个领域中得到了广泛的应用。
通过对大量的数据进行学习和训练，神经网络可以用于解决诸如图像识别、语音识别、自然语言处理等复杂的问题。
而Matlab作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的神经网络实现方法，帮助研究人员和工程师更好地应用神经网络技术。
在Matlab中，实现神经网络有多种方法，包括使用神经网络工具箱、编写自定义的函数和使用深度学习工具箱等。
下面将分别介绍这些方法的特点和应用。
一、神经网络工具箱Matlab的神经网络工具箱是一个功能强大的工具，可以帮助用户在短时间内搭建和训练神经网络模型。
通过在Matlab中调用神经网络工具箱中的函数，用户可以实现包括前馈神经网络、递归神经网络、自动编码器等各种类型的神经网络模型。
使用神经网络工具箱，用户只需要简单地定义网络的拓扑结构、选择合适的激活函数和学习算法，然后通过输入训练数据进行网络的训练。
训练完成后，用户可以使用训练好的神经网络模型对新的数据进行预测和分类。
神经网络工具箱提供了丰富的函数和工具，帮助用户实现各种复杂的操作，例如特征选择、模型评估和可视化等。
此外，神经网络工具箱还支持并行计算和分布式计算，提高了神经网络模型的训练效率。
二、自定义函数除了使用神经网络工具箱，用户还可以编写自定义的函数来实现神经网络。
这种方式可以更加灵活地控制网络的结构和参数。
在Matlab中，用户可以通过编写自定义的函数来定义网络的拓扑结构、激活函数、学习算法等。
同时，用户还可以使用Matlab提供的矩阵运算和优化工具，对神经网络的参数进行更新和优化。
使用自定义函数实现神经网络需要较高的编程能力和数学知识，但是可以满足对网络结构和参数精细控制的需求。
此外，用户还可以在自定义函数中加入其他自己的算法和操作，提升神经网络的性能和应用效果。
三、深度学习工具箱随着深度学习技术的兴起，Matlab还引入了深度学习工具箱，帮助用户实现包括卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型。
MATLAB中的神经网络模型构建与训练
MATLAB中的神经网络模型构建与训练神经网络模型是一种模拟人脑神经元活动的数学模型，其可以用于进行各种复杂的数据分析和问题求解。
在MATLAB中，我们可以利用其强大的工具和函数来构建和训练神经网络模型。
本文将介绍MATLAB中神经网络模型的构建过程及其相关训练方法。
一、神经网络模型简介神经网络模型是由一系列相互连接的神经元组成的网络结构。
每个神经元都有多个输入和一个输出，输入通过权重被加权后，经过激活函数激活输出。
神经网络可以分为三层：输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收原始数据，隐藏层进行信息处理和特征提取，而输出层给出最终结果。
二、神经网络构建在MATLAB中，可以通过Neural Network Toolbox来构建神经网络。
首先，我们需要确定网络结构，包括输入层神经元数、隐藏层神经元数和输出层神经元数。
接下来，我们调用network函数来创建一个空的神经网络对象。
```matlabnet = network;```然后，我们可以通过net的属性来设置神经网络的各个参数，如输入层的大小、隐藏层的大小、激活函数等。
```matlabnet.numInputs = 1; % 设置输入层神经元数net.numLayers = 2; % 设置网络层数net.biasConnect = [1; 1]; % 设置偏置net.inputConnect = [1; 0]; % 设置输入连接yerConnect = [0 0; 1 0]; % 设置层连接net.outputConnect = [0 1]; % 设置输出连接yers{1}.size = 10; % 设置隐藏层神经元数yers{1}.transferFcn = 'tansig'; % 设置激活函数yers{2}.transferFcn = 'purelin'; % 设置激活函数```上述代码中，我们设置了一个具有10个隐藏层神经元的神经网络，其输入和输出分别为1个。
基于matlab的卷积神经网络（CNN）讲解及代码
基于matlab的卷积神经网络（CNN）讲解及代码转载自：/walegahaha/article/details/516030401.经典反向传播算法公式详细推导2.卷积神经网络(CNN)反向传播算法公式详细推导网上有很多关于CNN的教程讲解，在这里我们抛开长篇大论，只针对代码来谈。
本文用的是matlab编写的deeplearning toolbox，包括NN、CNN、DBN、SAE、CAE。
在这里我们感谢作者编写了这样一个简单易懂，适用于新手学习的代码。
由于本文直接针对代码，这就要求读者有一定的CNN基础，可以参考Lecun的Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition和tornadomeet的博文首先把Toolbox下载下来，解压缩到某位置。
然后打开Matlab，把文件夹内的util和data利用Set Path添加至路径中。
接着打开tests 文件夹的test_example_CNN.m。
最后在文件夹CNN中运行该代码。
下面是test_example_CNN.m中的代码及注释，比较简单。
load mnist_uint8; %读取数据% 把图像的灰度值变成0~1，因为本代码采用的是sigmoid激活函数train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% 卷积网络的结构为 6c-2s-12c-2s% 1 epoch 会运行大约200s，错误率大约为11%。
而100 epochs 的错误率大约为1.2%。
rand('state',0) %指定状态使每次运行产生的随机结果相同yers = {struct('type', 'i') % 输入层struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) % 卷积层struct('type', 's', 'scale', 2) % pooling层struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) % 卷积层struct('type', 's', 'scale', 2) % pooling层};opts.alpha = 1; % 梯度下降的步长opts.batchsize = 50; % 每次批处理50张图opts.numepochs = 1; % 所有图片循环处理一次cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y); % 初始化CNNcnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts); % 训练CNN [er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y); % 测试CNN%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');•1•2•3•4•5•6•7•8•9•10•11•12•13•14•15•16•17•18•19•20•21•22•23•24•25•26•27•28•29•30•31•32•33•34下面是cnnsetup.m中的代码及注释。
MATLAB中常见的神经网络模型介绍
MATLAB中常见的神经网络模型介绍神经网络是一种模拟生物神经网络工作机制的数学模型。
它由许多人工神经元组成，这些神经元之间存在着连接，通过学习和优化，神经网络能够模拟和处理各种复杂的输入输出关系。
在MATLAB中，有许多常见的神经网络模型可供使用，下面将介绍其中几个。
一、前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最常见和基本的神经网络模型之一。
它的结构由多层神经元组成，每一层的神经元与下一层的神经元完全连接，信号只能从输入层传输到输出层，不会反向传播。
前馈神经网络适用于分类、回归等问题。
在MATLAB中，创建一个前馈神经网络可以使用“feedforwardnet”函数。
可以设置隐藏层的大小、传递函数类型、训练算法等参数。
通过训练数据，可以使用MATLAB提供的各种优化算法进行网络模型的训练和预测。
二、循环神经网络（Recurrent Neural Network）循环神经网络是一种具有回路结构的神经网络模型。
它的每一个神经元都接受来自上一时刻输出的信号，并将当前的输入和上一时刻的输出作为输入，进行计算。
循环神经网络能够处理具有时序关系的数据，例如序列预测、语言模型等。
在MATLAB中，创建一个循环神经网络可以使用“layrecnet”函数。
可以设置回路层的大小、传递函数类型、训练算法等参数。
通过训练数据，同样可以使用MATLAB提供的优化算法进行网络模型的训练和预测。
三、自组织映射网络（Self-Organizing Map）自组织映射网络是一种无监督学习的神经网络模型。
它通过将输入数据投影到一个低维的节点空间中，并学习节点之间的拓扑结构。
自组织映射网络在数据聚类、特征提取等领域有广泛的应用。
在MATLAB中，创建一个自组织映射网络可以使用“selforgmap”函数。
可以设置节点空间的维度、拓扑结构、距离度量等参数。
通过输入数据，可以使用MATLAB提供的训练算法进行网络模型的训练和预测。
matlab神经网络工具箱教程
matlab神经网络工具箱教程
MATLAB神经网络工具箱教程
神经网络是一种模拟人脑思维方式的计算模型，能够处理复杂的非线性问题。
MATLAB提供了强大的神经网络工具箱，可
以帮助用户设计、训练和应用神经网络。
本教程将介绍如何使用MATLAB神经网络工具箱进行神经网
络的建模和训练。
以下是教程的主要内容：
1. 神经网络基础知识：介绍神经网络的原理、结构和常用术语。
2. 神经网络建模：使用MATLAB工具箱的GUI界面，在层次结构上创建神经网络模型。
3. 数据处理：介绍如何准备、加载和处理输入数据以及如何将其分为训练集、验证集和测试集。
4. 网络训练：讲解不同的网络训练算法，如梯度下降法和反向传播算法，以及如何设置训练参数。
5. 网络评估和优化：教授如何评估训练好的神经网络的性能，并介绍如何进行网络的优化和调整。
6. 使用已训练的网络进行预测：演示如何使用训练好的神经网络进行新数据的预测和分类。
7. 神经网络应用案例：通过案例研究，展示神经网络在各种领域的应用，如图像识别、声音处理等。
通过学习本教程，您将掌握神经网络的基本原理和MATLAB
神经网络工具箱的使用方法，能够利用神经网络解决实际问题。
祝您学习愉快！。
Matlab中的神经网络算法实现指南
Matlab中的神经网络算法实现指南1. 引言神经网络是一种基于生物神经系统的模型，旨在模拟人脑的学习和决策过程。
在现代机器学习领域，神经网络被广泛应用于图像识别、语言处理、预测分析等各种任务中。
而Matlab作为一种功能强大的数值计算和可视化软件，提供了丰富的神经网络工具箱，可以帮助开发人员快速实现和调试各种神经网络算法。
本文将介绍Matlab中的神经网络工具箱，并提供一些实现神经网络算法的指南。
2. Matlab中的神经网络工具箱Matlab提供了一个名为"Neural Network Toolbox"的工具箱，包含了大量的函数和工具，用于构建、训练和评估神经网络模型。
该工具箱支持多种类型的神经网络结构，包括前馈神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等。
此外，Matlab还提供了各种用于优化神经网络的算法，如反向传播算法、遗传算法等。
3. 构建神经网络模型在Matlab中，我们可以使用"feedforwardnet"函数来构建一个前馈神经网络模型。
该函数接受一个包含神经网络层结构的向量作为输入参数，并返回一个神经网络对象。
我们可以通过修改这个向量的元素来调整神经网络的结构和参数。
例如，下面的代码展示了如何构建一个包含两个隐藏层的前馈神经网络模型：```matlabnet = feedforwardnet([10, 5]);```4. 导入和预处理数据导入和预处理数据对于构建和训练神经网络模型至关重要。
Matlab提供了各种用于数据导入和预处理的函数和工具。
例如，可以使用"csvread"函数来导入CSV 格式的数据文件；可以使用"mapminmax"函数来对数据进行归一化处理；可以使用"splittingData"函数将数据划分为训练集、验证集和测试集等。
5. 为神经网络模型训练数据在Matlab中，我们可以通过调用"train"函数来训练神经网络模型。
应用MATLAB工具箱在VC++中实现神经网络的程序设计
我 们 通 过 ＭＡＴ ＡＢ 引 擎 函 数 库 的 使 用 ， 分 发 挥 Ｌ 充
了 ＶＣ ＋ ＋ 和 ＭＡＴ Ｉ ＡＢ 两 者 的 长 处 。 们 通 过 ＶＣ ＋ ＋ 我 开 发 出 的 友 好 界 面 与 用 户进 行 Ｉ ／Ｏ 操 作 ， 用 ＭＡＴ 应 ．
的 界 面 开发 功 能 ， 充 分 利 用 了 Ｍ Ｔ Ａ 的 复 杂 运 算 和 处理 能 力 ， 又 Ａ ＬＢ 并把 这 一 技 术 应 用 于神 经 网络 程 序 的 设 计 ， 得 了很 好 的 效 取
果。
关键 词： ＭＡＴ Ａ 引擎库函数 Ｖ Ｌ Ｂ Ｃ＋＋ 神经 网络 工具箱
是 ， ＭＡＴ ＡＢ 是 一 种 基 于 命 令 行 窗 口 的 解 释 执 行 的 编 Ｌ 程一 种 高级 它 另 由 语 言 ， 能 对 硬 件 直 接 进 行 操 作 ， 以 不 能 满 足 某 些 不 所
近 年 来 ， 于 神 经 网 络 具 有 在 处 理 环 境 信 息 十 分 由
复 杂 、 识 背 景 不 清 楚 和 推 理 规 则 不 明 确 的 问 题 时 省 知 去 了 系 统 辨 识 过 程 ， 及 其 具 备 自适 应 、 学 习 和 容 以 自 错 性 好 等 优 点 ， 经 广 泛 地 应 用 于 控 制 和 故 障 诊 断 等 已
些 实 际 工 程 问 题 之 中 。 此 ， 发 出 一 种 高 效 、 用 因 开 易
的神 经 网络 程序 是 很有 价 值 的 。
Ⅱ
使 用的软 件
ＭＡＴ ＡＢ 是 Ｍａｈ Ｗ ｏ ｋ Ｌ ｔ ｒ ｓ公 司 于 １ ８ ＠ 推 出 的 一 ９２ ￣
matlab训练神经网络分类器方法,用神经网络做训练和分类的matlab代码
matlab训练神经⽹络分类器⽅法,⽤神经⽹络做训练和分类的matlab代码close allclear allclcx=xlsread('training_data.xls',['B2:G401']);y=xlsread('training_data.xls',['I2:K401']);inputs = x';targets = y';% 创建⼀个模式识别⽹络(两层BP⽹络)，同时给出中间层神经元的个数，这⾥使⽤20hiddenLayerSize = 20;net = patternnet(hiddenLayerSize);% 对数据进⾏预处理，这⾥使⽤了归⼀化函数(⼀般不⽤修改)% For a list of all processing functions type: help nnprocessnet.inputs{1}.processFcns = {'removeconstantrows','mapminmax'};net.outputs{2}.processFcns = {'removeconstantrows','mapminmax'};% 把训练数据分成三部分，训练⽹络、验证⽹络、测试⽹络% For a list of all data division functions type: help nndividenet.divideFcn = 'dividerand'; % Divide data randomlynet.divideMode = 'sample'; % Divide up every samplenet.divideParam.trainRatio = 70/100;net.divideParam.valRatio = 15/100;net.divideParam.testRatio = 15/100;% 训练函数% For a list of all training functions type: help nntrainnet.trainFcn = 'trainlm'; % Levenberg-Marquardt% 使⽤均⽅误差来评估⽹络% For a list of all performance functions type: help nnperformancenet.performFcn = 'mse'; % Mean squared error% 画图函数% For a list of all plot functions type: help nnplotnet.plotFcns = {'plotperform','plottrainstate','ploterrhist', ...'plotregression', 'plotfit'};% 开始训练⽹络(包含了训练和验证的过程)[net,tr] = train(net,inputs,targets);% 测试⽹络outputs = net(inputs);errors = gsubtract(targets,outputs);performance = perform(net,targets,outputs)% 获得训练、验证和测试的结果trainTargets = targets .* tr.trainMask{1};valTargets = targets .* tr.valMask{1};testTargets = targets .* tr.testMask{1};trainPerformance = perform(net,trainTargets,outputs) valPerformance = perform(net,valTargets,outputs) testPerformance = perform(net,testTargets,outputs)% 可以查看⽹络的各个参数view(net)% 根据画图的结果，决定是否满意% Uncomment these lines to enable various plots. figure, plotperform(tr)figure, plottrainstate(tr)figure, plotconfusion(targets,outputs)figure, ploterrhist(errors)%如果你对该次训练满意，可以保存训练好⽹络save('training_net.mat','net','tr');下⾯是⽤来分类的代码clear allclose allclcload 'training_net.mat'%% You can change the filename, sheet name, and range %导⼊测试数据new_input = xlsread('new_data.xls',['A2:F25']);new_output = round(net(new_input'));xlswrite('new_data.xls',new_output','result','G2');%把⼆进制转换成对应的类别。
如何使用MATLAB进行神经网络建模
如何使用MATLAB进行神经网络建模使用MATLAB进行神经网络建模神经网络是一种模拟人脑神经系统运作的数学模型，它能够模拟人类的感知、学习和决策过程。
在现代科学和工程领域，神经网络被广泛应用于诸如模式识别、图像处理、时间序列预测等问题的解决中。
而MATLAB作为科学计算和数据分析的常用工具，也提供了一系列强大的神经网络建模工具。
接下来，我们将介绍如何使用MATLAB进行神经网络建模。
一、准备工作在使用MATLAB进行神经网络建模之前，我们需要准备一些必要的工作。
首先，需要安装MATLAB软件，并确保安装的是最新版本。
其次，需要了解MATLAB中神经网络建模的基本原理和概念。
二、数据准备与预处理在进行神经网络建模之前，我们首先需要准备好用于训练和测试的数据集。
通常情况下，我们需要将数据集分为训练集和测试集两部分。
训练集用于神经网络的训练，而测试集则用于评估神经网络的性能。
在准备好数据集后，我们还需要对数据进行一些预处理操作，例如数据归一化、数据标准化等。
这些操作有助于提高神经网络的性能和收敛速度。
三、神经网络建模使用MATLAB进行神经网络建模的核心步骤包括网络设计、网络训练和网络评估。
首先，我们需要确定神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。
这需要根据具体问题的需求和特点进行调整。
然后，我们可以使用MATLAB提供的神经网络工具箱来建立神经网络模型。
根据问题的不同，有多种神经网络模型可供选择，例如前馈神经网络、递归神经网络、自适应神经网络等。
在建立好神经网络模型后，我们还需要选择合适的训练算法对网络进行训练。
常用的训练算法包括误差逆传播算法（Backpropagation）、Levenberg-Marquardt算法等。
最后，我们使用测试集对训练好的神经网络进行评估，得到模型的性能指标，如准确率、误差等。
四、模型调优与改进神经网络建模是一个不断调优与改进的过程。
在建立好初始模型后，我们可以通过修改网络结构、调整训练参数等方式来改进模型的性能。
MATLAB中的神经网络算法和实现方法
MATLAB中的神经网络算法和实现方法简介：神经网络是一种模仿生物神经系统活动的数学模型，广泛应用于机器学习和模式识别领域。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的工具箱和函数，用于神经网络的设计、训练和应用。
本文将介绍MATLAB中的神经网络算法和实现方法。
1. 神经网络的基本原理神经网络由多个神经元组成的网络结构，每个神经元都有多个输入和一个输出。
神经网络的基本原理是通过对输入和权重的加权求和，经过激活函数的处理得到输出。
神经网络的学习过程就是通过调整权重的数值和选择合适的激活函数，使网络能够逼近目标函数。
2. MATLAB中的神经网络工具箱MATLAB提供了神经网络工具箱(Neural Network Toolbox)，用于快速实现各种类型的神经网络。
神经网络工具箱包含了各种神经网络算法和函数，可用于网络的创建、训练和应用。
3. 神经网络的创建与配置在MATLAB中创建神经网络可以通过网络构建函数(newff、newcf、newp等)来实现。
可以根据网络的拓扑结构、层数和节点数目来创建神经网络。
配置神经网络可以通过设置网络的参数，如网络输入、目标输出、激活函数、训练算法等。
4. 神经网络的训练神经网络的训练过程是调整网络的权值和偏置，使网络能够对输入进行正确的分类或预测输出。
在MATLAB中，可以使用train函数进行神经网络的训练。
train函数提供了多种训练算法，如梯度下降、Levenberg-Marquardt算法等。
训练过程中，可以设置训练次数、学习率、误差目标等参数。
5. 神经网络的应用神经网络可以用于各种应用领域，如模式识别、数据挖掘、图像处理等。
在MATLAB中，可以使用已经训练好的神经网络对新的输入进行分类或预测。
可以使用sim函数对训练好的网络进行模拟，并根据输出结果进行判断。
6. 神经网络的性能评估与改进在使用神经网络进行建模和预测时，需要对网络的性能进行评估。
BP神经网络的设计实例(MATLAB编程)
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。
训练样本定义如下：输入矢量为p =[-1 -2 3 1-1 1 5 -3]目标矢量为t = [-1 -1 1 1]解：本例的MATLAB 程序如下：close allclearecho onclc% NEWFF——生成一个新的前向神经网络% TRAIN——对BP 神经网络进行训练% SIM——对BP 神经网络进行仿真pause% 敲任意键开始clc% 定义训练样本P=[-1, -2, 3, 1; -1, 1, 5, -3]; % P 为输入矢量T=[-1, -1, 1, 1]; % T 为目标矢量pause;clc% 创建一个新的前向神经网络net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值inputWeights=net.IW{1,1}inputbias=net.b{1}% 当前网络层权值和阈值layerWeights=net.LW{2,1}layerbias=net.b{2}pauseclc% 设置训练参数net.trainParam.show = 50;net.trainParam.lr = 0.05;net.trainParam.mc = 0.9;net.trainParam.epochs = 1000;net.trainParam.goal = 1e-3;pauseclc% 调用TRAINGDM 算法训练BP 网络[net,tr]=train(net,P,T);pauseclc% 对BP 网络进行仿真A = sim(net,P)% 计算仿真误差E = T - AMSE=mse(E)pauseclcecho off例2 采用贝叶斯正则化算法提高BP 网络的推广能力。
在本例中，我们采用两种训练方法，即L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。
使用matlab工具箱创建神经网络模型
用Deep Network Designer工具箱建立网络Deep Network Designer 工具箱可实现以下功能：导入、编辑网络从头建立新的网络通过拖拽方式增加网络层和连接（类似Simulink)查看、编辑网络层属性生成matlab代码1.打开App，导入网络在App标题栏中，点击Deep Network Designer 按钮即可打开工具箱，也可在命令窗中输入以下命令打开在开始界面，有一些预训练网络可供下载安装。
一般通过新建或从工作区导入的方式创建网络2.增加/编辑网络层App提供了常用的网络层模块，可通过拖拽的方式添加，软件自带的层模块有：输入层（图片/序列输入）、卷积和全连接层（二维/三维卷积）、池化层、序列层（lstm、gru、NLP处理）、激活函数（relu、elu、tanh等）、归一化等工具（BN、dropout）、目标检测、输出层。
另外，可以通过命令行自己建立新的层，并添加到网络中。
在工作区中点击每个层，可以查看修改层属性参数，也可选中各层进行复制、剪切、删除等操作。
3.分析网络点击Analyze按钮可以检查分析网络，检查网络结构是否有问题，分析各层的可学习参数数量，errors为0时，网络可用于训练。
4.使用Deep Network Designer进行训练首先在Data 栏中，点击Import Data 按钮导入训练集，然后在Training栏中，进行网络训练。
App中可对训练集进行数据增强，可设置训练参数。
5.网络导出也可将建好的网络导出到matlab工作区，通过 trainNetwork 命令进行训练。
也可先在App中训练完毕，将训练好的网络导出到工作区，这样导出的网络包含已学习的权重参数。
MATLAB中的深度学习和神经网络技术
MATLAB中的深度学习和神经网络技术在当今科技飞速发展的时代中，深度学习和神经网络技术正逐渐成为计算机科学领域的热门话题。
作为一种重要的计算工具和编程语言，MATLAB（Matrix Laboratory）在深度学习和神经网络方面有着广泛的应用。
本文将探讨MATLAB中的深度学习和神经网络技术，并介绍其在各个领域中的应用。
深度学习作为人工智能的一个分支，旨在让计算机模仿人脑的学习和处理方式。
而神经网络作为深度学习的基础，通过对人脑神经元的模拟，构建起一种可以进行学习和推理的模型。
在MATLAB中，深度学习和神经网络技术通过内置的工具箱和函数得以实现。
首先，我们来了解一下MATLAB中的神经网络工具箱。
该工具箱提供了一系列用于设计、训练和评估神经网络的函数和工具。
通过这些函数和工具，用户可以轻松地构建各种类型的神经网络，包括前馈网络、循环网络和自适应网络等。
此外，用户还可以选择不同的激活函数、训练算法和正则化方法来优化神经网络的性能。
MATLAB中的深度学习技术主要通过深度学习工具箱来实现。
深度学习工具箱集成了诸多深度学习框架和函数，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
这些工具的出现，大大简化了深度学习的繁琐工作，使得用户能够更加专注于模型的设计和调整。
此外，MATLAB还提供了强大的可视化功能，使得用户能够直观地观察神经网络的训练过程和结果。
在实际应用中，MATLAB中的深度学习和神经网络技术已广泛应用于各个领域。
首先是图像处理领域。
由于深度学习在图像识别和物体检测方面的出色表现，许多图像处理任务都可以通过神经网络来解决。
比如，在图像分类任务中，可以使用CNN网络来对图像进行特征提取和分类。
而在目标检测任务中，可以使用R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）来实现准确的物体检测和定位。
此外，MATLAB中的深度学习和神经网络技术也在自然语言处理领域得到了广泛应用。
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 通用神经网络代码
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(2plot(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(3plot(time,ehold 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100net.trainparam.lr=0.05; %学习率(缺省为0.01net.trainparam.show=50; %限时训练迭代过程(NaN表示不显示,缺省为25net.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(GRNNP=[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,atitle('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',30axis([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',30for i=1:3text(P(1,i+0.1,P(2,i,sprintf('class %g',Tc(iendaxis([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',30for i=1:3text(P(1,i+0.1,P(2,i,sprintf('class %g',Ac(iendaxis([0 3 0 3]; title('网络测试结果' xlabel('P(1,:' ylabel('P(2,:'。
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使用Matlab创建、训练一个简单的神经网络（使用神经网络来模拟Sin函数），并且将训练好的神经网络转移到AVR微处理器当中。
假设现实中有一个时不变系统？, 现在需要在内存当中模拟这个？系统。
问题是这个？系统有一个输入X和一个输出Y并且我们不知道X、Y的关系（可能很很很很很很复杂）。
方法是给予系统不同的输入X，观察输出Y。
然后根据X，Y训练一个神经网络来代替这个？系统。
首先我们“测量”在不同输入下系统的输出：
x=0:0.1:2*pi;
y=sin(x)+x;
这个就是我们“测量”到的系统的输入和输出关系。
有了关系，就好办事。
接着启动nftool工具。
注意输入和目标分别为X和Y。
设定隐层神经元的数量，默认为20个，可以修改一下（我把它改为7个）
这里就可以训练网络了。
训练完成后可以查看这个网路到底及格啵。
如果网路合格就导出吧。
接着使用gensim(net, 0.1)命令将网络放在simulink当中，并且将测试数据和示波器替换成输入端口和输出端口。
然后设定代码生成的一些选项：
采样间隔
完成后Ctrl+B构建系统，不过……
居然出错了！经Google大神指点：
使用Matlab创建C语言描述的神经网络2011年1月15日星期六解决方法如下：
单击此处
找到这里：
在上右键选择断开与库的关联。
发现出问题的是这个函数：
删除它，然后将前面的木块修改为
并修复断开的“导线”
改完后Ctrl+B就可以正常生成代码了。
接着来验证下神经网络的正确性。
编译:
输出：
观察：
OK，最后修改一下看看AVR的资源占用情况。