(完整word版)神经网络学习算法matlab仿真(word文档良心出品).docx
(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。
神经网络算法matlab
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神经网络及其应用讲课文档
BLF - Backprop weight/bias learning function, default = 'learngdm'.
PF - Performance function, default = 'mse'.
(2) Use TRAINBFG, which is slower but more memory efficient than TRAINLM.
(3) Use TRAINRP which is slower but more memory efficient than TRAINBFG.
第6页，共22页。
第9页，共22页。
输出参数说明
and returns,
NET - New network. TR - Training record (epoch and perf). Y - Network outputs. E - Network errors. Pf - Final input delay conditions. Af - Final layer delay conditions.
MATLAB神经网络及其应用
第1页，共22页。
2 BP网络
第2页，共22页。
3 MATLAB中的newff命令
NEWFF Create a feed-forward backpropagation network.
Syntax
net = newff net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1
第21页，共22页。
基于MATLAB的神经网络算法研究及仿真
基于MATLAB的神经网络算法研究及仿真焦文明摘要:人工神经网络以其具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点, 已经在模式识别、信号处理、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。
MATLAB中的神经网络工具箱是以人工神经网络理论为基础, 利用MATLAB 语言构造出许多典型神经网络的传递函数、网络权值修正规则和网络训练方法，网络的设计者可根据自己的需要调用工具箱中有关神经网络的设计与训练的程序, 免去了繁琐的编程过程。
采用Matlab软件编程实现BP 神经网络算法，将神经网络算法应用于函数逼近和样本含量估计问题中，并分析相关参数对算法运行结果的影响。
关键词:神经网络；BP神经网络；函数逼近1 绪论人工神经网络（Artificial Neural Networks，NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学系统。
神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。
神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。
神经网络具有非线性自适应的信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉的缺陷，因而在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。
神经网络与其他传统方法相组合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。
近年来，神经网络在模拟人类认知的道路上更加深入发展，并与模糊系统、遗传算法、进化机制等组合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向。
MATLAB是一种科学与工程计算的高级语言，广泛地运用于包括信号与图像处理，控制系统设计，系统仿真等诸多领域。
(完整word版)算法设计试题(word文档良心出品)
一、选择题(15*2分)1.算法分析是（ C）A.将算法用某种程序设计语言恰当地表示出来B.在抽象数据集合上执行程序,以确定是否会产生错误的结果C.对算法需要多少计算时间和存储空间作定量分析D.证明算法对所有可能的合法输入都能算出正确的答案2.算法与程序的区别在于算法具有（C ）A.能行性B.确定性C.有穷性D.输入和输出3.记号Ω的定义正确的是（B）A.O(g(n)) = { f(n) | 存在正常数c和n0使得当n≥n0 有f(n) ≤ cg(n) }B.O(g(n)) = { f(n) | 存在正常数c和n0使得当n≥n0有 cg(n) ≤ f(n) }>0使得对所有n≥n0 C.(g(n)) = { f(n) | 对于任何正常数c>0，存在正数和n有f(n)<cg(n) }D.(g(n)) = { f(n) | 对于任何正常数c>0，存在正数和n>0使得对所有n≥n0有cg(n) < f(n) }4.衡量一个算法好坏的标准是（C ）A.运行速度快B. 占用空间少C.时间复杂度低D. 代码短5.二分搜索算法是利用（A）实现的算法。
A.分治法B.动态规划法C.贪心法D.回溯法6.下面问题（B ）不能使用贪心法解决。
A. 单源最短路径问题B. N皇后问题C. 最小代价生成树问题D. 背包问题7．用贪心法设计算法的关键是（ B ）。
A.将问题分解为多个子问题来分别处理B.选好最优量度标准C.获取各阶段间的递推关系式D.满足最优性原理8.找最小生成树的算法Kruskal的时间复杂度为（ D ）（其中n为无向图的结点数，m为边数）A．O(n2) B．O(mlogn) C．O(nlogm) D．O(mlogm)9.回溯法搜索状态空间树是按照（C ）的顺序。
A.中序遍历B.广度优先遍历C.深度优先遍历D.层次优先遍历10. 一个问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征是问题的（ B ）A.重叠子问题B.最优子结构性质C.最优量度标准性质D.定义最优解11.程序块（A）是回溯法中遍历排列树的算法框架程序。
神经网络与MATLAB仿真 (1)
两次迭代之间的权值变化已经很小
设定最大迭代次数M，当迭代了M次之后算 法就停止迭代
条件的混合使用，防止 出现算法不收敛现象。
2.单层感知器的学习算法
确定学习率
不应当过大，以便为输入向量提供一个比较稳 定的权值估计
不应当过小，以便使权值能够根据输入的向量x 实时变化，体现误差对权值的修正作用
P=[ -9, 1, -12, -4, 0, 5;...
15, -8, 4, 5, 11, 9]; d=[0,1,0,0,0,1]; % 期望输出
P=[ones(1,6);P]; P
P=
1 -9 15
1
1
1 -4 5
1 0 11
1 5 9
1 -12 -8 4
%% （2）显示要分类的点 figure; subplot(2,1,1); 类结果 plot([-9 , -12 -4 hold on; plot([1,5],[-8,9],'*'); axis([-13,6,-10,16]); legend('第一类','第二类'); title('6个坐标点的二分类'); % 显示待分类的点和分 0],[15, 4 5 11],'o');
2.单层感知器的学习算法
在实际应用中 ，通常采用纠错学习规则的学习算法。 将偏置作为一个固定输入
x0=1 x1 x2
... ...
1
2
0 =b
xi xN
输入 权值
i
N
T
f
y
x (n) 1, x1 (n), x2 (n), , xN (n)
ω(n) b(n), 1 (n), 2 (n), , N (n)
(完整word版)技术手册模板(word文档良心出品)
XXX局XXXXXX系统技术手册（XXX版本）目录1.引言 (1)1.1.编写目的 (1)1.2.系统背景 (1)1.3.术语定义 (1)1.4.参考资料 (1)1.5.版权声明 (1)2.系统概述 (1)2.1.系统功能 (1)2.2.系统性能 (2)2.2.1.数据精度 (2)2.2.2.时间特性 (2)2.2.3.系统灵活性 (2)2.2.4.系统安全性 (2)2.2.5.其他性能 (2)3.运行环境 (2)3.1.硬件环境 (2)3.2.软件环境 (2)3.3.数据结构 (3)4.服务器部署 (3)4.1.服务器部署结构 (3)4.2.应用服务器部署 (3)4.2.1.部署环境 (3)4.2.2.安装与配置 (3)4.2.3.部署验证 (3)4.3.W EB服务器部署 (4)4.3.1.部署环境 (4)4.3.2.安装与配置 (4)4.3.3.部署验证 (4)4.4.数据库服务器部署 (4)4.4.1.部署环境 (4)4.4.2.安装与配置 (4)4.4.3.数据初始化 (4)4.4.4.部署验证 (4)4.5.其它部署 (5)5.客户端部署 (5)6.系统日常维护 (5)6.1.执行文件 (5)6.2.权限管理 (5)6.3.参数配置 (5)6.4.系统日志 (5)6.5.数据备份与恢复 (5)6.6.其它维护 (6)7.常见问题解答 (6)8.售后技术支持 (6)1. 引言1.1. 编写目的描述本文档的目的文档读者。
1.2.系统背景系统名称及版本号：任务提出者：描述本项目的任务提出方任务承接者及实施者：描述本项目的承接者及实施者系统使用者：描述本系统的最终用户1.3. 术语定义列出本文档中用到的专门术语的定义和缩略词的原词组。
1.4. 参考资料列出本文档相关的参考文献和文档，说明名称、单位、日期。
其中需求分析说明书是必须的参考资料。
1.5. 版权声明版权所有声明，如：XXX程序：版权所有2000-2002，xxx有限公司，保留所有权利。
神经网络及深度学习(包含matlab代码).pdf
神经网络及深度学习(包含matlab代码).pdf
神经网络可以使用中间层构建出多层抽象，正如在布尔电路中所做的那样。
如果进行视觉模式识别，那么第1 层的神经元可能学会识别边；第2 层的神经元可以在此基础上学会识别更加复杂的形状，例如三角形或矩形；第3 层将能够识别更加复杂的形状，以此类推。
有了这些多层抽象，深度神经网络似乎可以学习解决复杂的模式识别问题。
正如电路示例所体现的那样，理论研究表明深度神经网络本质上比浅层神经网络更强大。
《深入浅出神经网络与深度学习》PDF+代码分析
《深入浅出神经网络与深度学习》PDF中文，249页；PDF英文，292页；配套代码。
提取码: 6sgh
以技术原理为导向，辅以MNIST 手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。
学完后，将能够通过编写Python 代码来解决复杂的模式识别问题。
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。
(完整版)BP神经网络matlab实例(简单而经典)
p=p1';t=t1';[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %原始数据归一化net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingdx');%设置网络,建立相应的BP网络net.trainParam.show=2000; % 训练网络net.trainParam.lr=0.01;net.trainParam.epochs=100000;net.trainParam.goal=1e-5;[net,tr]=train(net ,pn,tn); %调用TRAINGDM算法训练BP 网络pnew=pnew1';pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp);anewn=sim(net,pnewn); %对BP网络进行仿真anew=postmnmx(anewn,mint,maxt); %还原数据y=anew';1、BP网络构建（1）生成BP网络=net newff PR S S SNl TF TF TFNl BTF BLF PF(,[1 2...],{ 1 2...},,,)PR：由R维的输入样本最小最大值构成的2R⨯维矩阵。
S S SNl：各层的神经元个数。
[ 1 2...]{ 1 2...}TF TF TFNl：各层的神经元传递函数。
BTF：训练用函数的名称。
（2）网络训练[,,,,,] (,,,,,,)=net tr Y E Pf Af train net P T Pi Ai VV TV（3）网络仿真=[,,,,] (,,,,)Y Pf Af E perf sim net P Pi Ai T{'tansig','purelin'},'trainrp'2、BP网络举例举例1、%traingdclear;clc;P=[-1 -1 2 2 4;0 5 0 5 7];T=[-1 -1 1 1 -1];%利用minmax函数求输入样本范围net = newff(minmax(P),T,[5,1],{'tansig','purelin'},'trainrp');net.trainParam.show=50;%net.trainParam.lr=0.05;net.trainParam.epochs=300;net.trainParam.goal=1e-5;[net,tr]=train(net,P,T);net.iw{1,1}%隐层权值net.b{1}%隐层阈值net.lw{2,1}%输出层权值net.b{2}%输出层阈值sim(net,P)举例2、利用三层BP神经网络来完成非线性函数的逼近任务，其中隐层神经元个数为五个。
基于MATLAB 的神经网络的仿真【范本模板】
智能控制基于MATLAB 的神经网络的仿真学院：姓名：学号：年级：学科：检测技术与自动化装置日期:一．引言人工神经网络以其具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在模式识别、信号处理、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。
MATLAB中的神经网络工具箱是以人工神经网络理论为基础, 利用MATLAB 语言构造出许多典型神经网络的传递函数、网络权值修正规则和网络训练方法，网络的设计者可根据自己的需要调用工具箱中有关神经网络的设计与训练的程序，免去了繁琐的编程过程。
二．神经网络工具箱函数最新版的MATLAB 神经网络工具箱为Version4。
0.3，它几乎涵盖了所有的神经网络的基本常用类型，对各种网络模型又提供了各种学习算法,我们可以根据自己的需要调用工具箱中的有关设计与训练函数,很方便地进行神经网络的设计和仿真。
目前神经网络工具箱提供的神经网络模型主要用于：1.数逼近和模型拟合;2.信息处理和预测；3.神经网络控制;4.故障诊断。
神经网络工具箱提供了丰富的工具函数,其中有针对某一种网络的,也有通用的，下面列表中给出了一些比较重要的工具箱函数。
三．仿真实例BP 网络是一种多层前馈神经网络，由输入层、隐层和输出层组成。
BP 网络模型结构见图1。
网络同层节点没有任何连接，隐层节点可以由一个或多个.网络的学习过程由正向和反向传播两部分组成。
在正向传播中，输入信号从输入层节点经隐层节点逐层传向输出层节点。
每一层神经元的状态只影响到下一层神经元网络，如输出层不能得到期望的输出,那么转入误差反向传播过程,将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的权值，逐次地向输入层传播去进行计算，在经正向传播过程，这两个过程反复运用，使得误差信号最小或达到人们所期望的要求时,学习过程结束。
利用神经网络工具箱进行设计和仿真的具体步骤：1.确定信息表达方式：将实际问题抽象成神经网络求解所能接受的数据形式；2.确定网络模型：选择网络的类型、结构等；3.选择网络参数：如神经元数，隐含层数等；4.确定训练模式：选择训练算法,确定训练步数，指定训练目标误差等;5.网络测试：选择合适的训练样本进行网络测试。
人工神经网络计算机仿真中matlab的应用[Word文档]
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人工神经网络计算机仿真中matlab的应用[Word文档] 人工神经网络计算机仿真中matlab的应用关键字: 人工神经网络计算机仿真中matlab的应用本文为Word文档，感谢你的关注,【摘要】人工神经网络是目前发展较迅速的交叉学科，神经网络可以用来计算复杂的输入和输出之间的关系。
文中把Matlab的神经网络工具箱与Simulink合理结合，完成神经网络控制系统的计算仿真。
【关键词】计算机神经网络 Matlab 应用近年来，大多控制系统的高品质控制都少不了对系统的仿真进行研究。
根据仿真研究可以优化设定的控制参量，因此，控制系统的模拟与仿真一直是研究的重点。
通常来说，控制系统进行计算机仿真必须首先创建系统模型，之后根据模型设定仿真城西，充分运用计算机对其进行动态模拟并展示结果。
本文以计算机神经网络为研究视角，介绍了人工神经网络及BP网络模型，提出设计基于Simulink控制系统及动态仿真。
一、简述人工神经网络人工神经网络又被称为神经网络，是由人脑结构的启发之下创建的计算模型，人工神经网络不单单是高度非线性动力学系统，也是自适应组织系统。
神经网络的主要特征表现在他的学习、组织及容错能力方面。
神经网络可以采用被训练的状态实现特定任务，从而为系统提供独具代表性的描述问题样本，就是其可以成组的输入、输出样本，神经网络可以推测出输入与输出数据之间的关系。
等到训练完成之后，神经网络又能永凯训练和识别任意样本之间相似的新数据。
同时，神经网络也能对不完整或存在噪音的数据进行识别，这一特征被广泛使用到预测、诊断、控制方面。
在最抽象的层次上，神经网络可以看做一个黑箱，数据由一边输入，通过神经网络处理之后给予相应的输出。
对比输出及目标数值，采用产生的误差调整网络内部之间的链接权重。
人工神经网络功能如图1所示。
二、创建BP网络模型BP网络是现今使用最广泛的神经网络模型。
该模型的学习规则是采用反向传播(BP)对网络的权值和阀值进行调整，却阿伯网络误差的平方和达到最小状态。
神经网络与matlab仿真
神经网络与matlab仿真摘要随着技术的发展，人工神经网络在各个方面应用越来越广泛，由于matlab仿真技术对神经网络的建模起着十分重要的作用，因此，本文通过讨论神经网络中基础的一类——线性神经网络的matlab仿真，对神经网络的matlab仿真做一个基本的了解和学习。
关键词：人工神经网路matlab仿真线性神经网络1 神经网络的发展及应用人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种高度并行的信息处理系统，它具有高度的容错性，自组织能力和自学习能力；它以神经科学的研究成果为基础，反映了人脑功能的若干基本特性，对传统的计算机结构和人工智能方法是一个有力的挑战，其目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制，进而应用于人工智能系统。
1.1 神经网络的研究历史及发展现状神经网络的研究已有较长的历史。
1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts 合作提出形式（兴奋与抑制型）神经元的数学模型（MP模型），开创了神经科学理论研究的时代。
1944年，Hebb提出了神经元连接强度的修改规则，它们至今仍在各种神经网络模型中起着重要作用。
50年代末60年代初，开始了作为人工智能的网络系统的研究。
1958年，F.Rosenblatt首次引进了模拟人脑感知和学习能力的感知器概念，它由阈值性神经元组成。
1962年，B.Widrow提出的自适应线性元件（adaline），具有自适应学习功能，在信息处理、模式识别等方面受到重视和应用。
在这期间，神经网络大都是单层线性网络。
此时，人们对如何解决非线性分割问题很快有了明确的认识，但此时，计算机科学已被人工智能研究热潮所笼罩。
80年代后，传统的数字计算机在模拟视听觉的人工智能方面遇到了物理上不能逾越的基线，此时，物理学家Hopfield提出了HNN模型，引入了能量函数的概念，给出了网络稳定性的判据，同时开拓了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径。
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。
MATLAB神经网络实验
神经元模型
Neuron Model： 多输入，单输出，带偏置
输入:R维列向量
p [ p1,
pR ]T
w1R ]
阈值:标量 b
权值:R维行向量 w [w11 , 求和单元 n p w b i 1i
i 1 R
传递函数 f 输出
a f ( wp b)
参数含义
训练步数 显示训练结果的间隔步数
默认值
100 25
net.trainParam.goal
net.trainParam.time net.trainParam.lr
训练目标误差
训练允许时间 学习率
0
INf 0.01
BP网络的设计(1)
网络层数
已经证明,单隐层的BP网络可以实现任意非线性映射. BP网络的隐层数一般不超过两层.
n = 10; net = newff(minmax(p), [n,1], {'tansig' 'purelin'}, 'trainlm'); % 对于该初始网络，可以应用sim()函数观察网络输出 y1 = sim(net,p); % 同时绘制网络输出曲线，并与原函数相比较 figure; plot(p,t,'-',p,y1,'--') title('未训练网络的输出结果'); xlabel('时间'); ylabel('仿真输出 － － 原函数 －');
对数Sigmoid函数 1 a f (n) 1 e n
正切Sigmoid函数
en e n a tanh(n) n n e e
matlab神经网络
Matlab神经网络应用及分析1. BP神经网络的非线性系统建模1.1案例背景在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统，这些系统状态方程复杂，难以用数学方法准确建模。
在这种情况下，可以建立BP神经网络表达这些非线性系统。
该方法把未知系统看成是一个黑箱，首先用系统输入、输出数据训练BP 神经网络，使网络能够表达该未知函数，然后用训练好的BP神经网络预测系统输出。
本次拟合的非线性函数为：y=x12+x22,该函数的图形如图1.1所示：图 1.1 非线性函数图形1.2模型建立基于BP神经网络的非线性函数拟合算法流程可以分为BP神经网络构建、BP神经网络训练和BP神经网络预测三步，如图1.2所示。
BP神经网络构建根据拟合非线性函数特点确定BP神经网络结构，由于该非线性函数有两个输入参数，一个输出参数，所以BP神经网络结构为2-5-1，即输入层有2个节点，隐含层有5个节点，输出层有1个节点。
BP神经网络训练用非线性函数输入、输出数据训练神经网络，使训练后的网络能够预测非线性函数输出。
从非线性函数中随机得到2000组输入、输出数据，从中随机选择1900组作为训练数据，用于网络训练，100组作为测试数据，用于测试网络的拟合性能。
神经网络预测用训练好的网络预测函数输出，并对预测结果进行分析。
图 1.2 非线性函数拟合算法流程图1.3 Matlab实现1.3.1 BP神经网络工具箱函数Matlab软件中包含Matlab神经网络工具箱。
它是以人工神经网络理论为基础，用Matlab语言构造出了该理论所涉及的公式运算、矩阵操作和方程求解等大部分子程序以用于神经网络的设计和训练。
用户只需要根据自己的需要调用相关的子程序，即可以完成包括网络结构设计、权值初始化、网络训练及结果输出等在内的一系列工作，免除编写复杂庞大程序的困扰。
目前，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等。
第 4 章 神经计算基本方法(BP神经网络MATLAB仿真程序设计)例子
BP网络应用实例
x=imread(m,’bmp’); bw=im2bw(x,0.5); 为二值图像 [i,j]=find(bw==0); ）的行号和列号 imin=min(i)； ）的最小行号 imax=max(i); ）的最大行号 ％读人训练样本图像丈件 ％将读人的训练样本图像转换 ％寻找二值图像中像素值为0(黑
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BP网络学习算法
图5．5具有多个极小点的误差曲面
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BP网络学习算法
另外一种情况是学习过程发生振荡，如图5．6所示 。 误差曲线在m点和n点的梯度大小相同，但方向相反 ，如果第k次学习使误差落在m点，而第k十1次学习 又恰好使误差落在n点。 那么按式（5．2）进行的权值和阈值调整，将在m 点和n点重复进行，从而形成振荡。
图 5.16
待分类模式
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BP网络应用实例
解（1）问题分析 据图5．16所示两类模式可以看出，分类为简单的非 线性分类。有1个输入向量，包含2个输入元素；两 类模式，1个输出元素即可表示；可以以图5．17所 示两层BP网络来实现分类。
图 5.17
两层BP网络
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BP网络应用实例
（2）构造训练样本集
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BP网络学习算法
图5．6学习过程出现振荡的情况
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BP网络的基本设计方法
BP网络的设计主要包括输人层、隐层、输出层及各 层之间的传输函数几个方面。 1．网络层数 大多数通用的神经网络都预先确定了网络的层数，而 BP网络可以包含不同的隐层。
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BP网络的基本设计方法
但理论上已经证明，在不限制隐层节点数的情况下 ，两层（只有一个隐层）的BP网络可以实现任意非 线性映射。 在模式样本相对较少的情况下，较少的隐层节点， 可以实现模式样本空间的超平面划分，此时，选择 两层BP网络就可以了；当模式样本数很多时，减小 网络规模，增加一个隐层是必要的，但BP网络隐层 数一般不超过两层。
matlab神经网络算法
1、感知器神经网络函数的使用方法对于感知器的初始化、训练、仿真，在MA TLABP神经网络工具箱中分别提供了init( ), trainp( )和sim( )函数。
1．初始化函数init( )感知器初始化函数init( )可得到R个输入，S个神经元数的感知器层的权值和阀值，其调用格式为：[w,b]=init(R,S)另外，也可以利用输入向量P和目标向量t来初始化。
[w，b]=init(p，t)在介绍trainp( )函数前，让我们先介绍一下训练的控制参数tp。
tp=[disp_freq max_epoch]其中disp_freq指定两次显示间训练次数，缺省值为1；map_epoch指定训练的最大次数，缺省值为100。
调用训练函数trainp( )函数后又得到新的权值矩阵，阀值向量以及误差te。
trainp( )函数所需要的输入变量为：输入向量P、目标向量t以及网络的初始权值和阀值，训练的控制参数tp。
调用格式为：[w,b,te]=trainp(w,b,p,t,tp)由于函数trainp( )并不能保证感知器网络所得到的网络权值和阀值达到要求。
因此，在训练完后，要用下列验证语句验证一下。
a=sim(p, w, b);if all(a= =t),disp( ′It works!′),end假如网络不能成功运行，就可以继续运用trainp( )函数对网络进行训练。
经足够的训练后，网络仍达不到要求，那么就应当认真分析一下，感知器网络是否适合于这个问题。
3．仿真函数sim( )sim( )函数主要用于计算网络输出。
它的调用比较简单。
a=sim(p,w,b)感知器神经网络应用举例为了便于消化与理解感知器神经网络的四只问题，下面将给出一个具体的问题进行分析，问题的描述如下：两种蠓虫Af 和Apf 已由生物学家W.L.Grogan 与w. w. Wirth(1981)根据它们触角长度和翼长中以区分。
见表2.1中9Af 蠓和6只Apf 蠓的数据。
MATLAB神经网络算法实例讲解【附源代码】
MA TLAB神经网络算法实例讲解【附源代码】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MA TLAB 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 为输入矢量P=[-1, -2, 3, 1; -1, 1, 5, -3];% T 为目标矢量T=[-1, -1, 1, 1];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inputW eights=net.IW{1,1}inputbias=net.b{1}% 当前网络层权值和阈值layerW eights=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。
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东南大学自动化学院智能控制概论神经网络学习算法研究学院：姓名：学号：日期：目录1任务要求叙述 .....................................................错误！未定义书签。
2系统分析及设计原理 .........................................错误！未定义书签。
3设计实现 ..............................................................错误！未定义书签。
4 仿真验证 (6)5讨论与分析 ..........................................................错误！未定义书签。
一．任务要求叙述（ 1）任务(a)运行算法，观察和分析现有学习算法的性能；clear all;close all;nu=20;pi=3.1415926;for i=1:nup(i)=2*pi*i/nu;t(i)=0.5*(1+cos(p(i)));endminmax=[min(p(:)) max(p(:))]net = newff([ 0 7],[6 1],{'logsig' 'purelin'},'traingd');% traingd traingdm trainlmnet.trainParam.epochs = 10000;net.trainParam.goal = 0.0001;net.trainParam.show=200;net.trainParam.lr=0.1;net.trainParam.mc=0.6; %0.9 default value; available for momentumnet = train(net,p,t);y1 = sim(net,p);figure(2);plot(p,t,'*-',p,y1,'r--')%************** test data ******************nu2=nu*3/2;for i=1:(nu2)p2(i)=2*pi*i/(nu2);t2(i)=0.5*(1+cos(p2(i)));endy2 = sim(net,p2);figure(3);plot(t2,'*-');hold on; plot(y2,'r');xlabel('times');ylabel('outputs');figure(4);plot(t2-y2);xlabel('times');ylabel('error');(b)为了进一步提高学习逼近效果，可以采取那些措施，调节规律如何？根据所提的每种措施，修改算法程序，给出仿真效果验证、过程以及相应的曲线图，给出适当的评述；(c)联系、结合前向神经网络的算法样本学习、测试等过程，谈谈本人对神经网络系统的一些认识和看法。
（ 2）要求提交完整的报告，包括：封面( 题目、个人学号姓名等信息)、目录、任务要求叙述、系统分析及设计原理(包括神经网络学习过程的原理图及文字分析)、完整的设计实现过程(包括神经网络结构、参数等选择与实现、计算、原理过程等)、仿真验证 (算法流程图、实现手段介绍、系统参数选择、曲线图、结合调参对响应曲线的影响给出必要的分析)、讨论与分析，总字数要求在2000 以上。
二．系统分析及设计原理（ 1）神经网络的学习算法学习过程实质上是针对一组给定的输入x p ( p 1,2, N ) 使网络产生相应的期望输出的过程。
总的来说，神经网络的学习算法分为两大类：有导师学习和无导师学习。
输入信号 X网络输出 Y网络输出 Y 神经网络输入信号 X神经网络期望输出T距离计算图 1：有导师指导神经网络学习方式图 2 无导师指导神经网络学习方式由上图可见，所谓有导师学习就是在训练过程中，始终存在一个期望的网络输出。
期望输出和实际输出之间的距离作为误差度量并用于调整权值。
而无导师学习指的是网络不存在一个期望的输出，因而没有直接的误差信息，因此，为实现对网络的训练，徐建立一个简洁的评价函数，以对网络的某种行为取向做出评价。
（ 2）多层传播网络的学习算法给定 N 组样本( X 1, T1 ; X 2 ,T2 ; X p , T p ; ) 。
这里 X i为 n i维输入矢量， T i为 n o维期望的输出矢量， i1,2 P ,.假设矢量 y 和 o 分别表示网络的输出层和隐含层的输出矢量。
则训练过程为：(1) 选0 ， E m ax作为最大容许误差，并将权系数W l , l ,l 1,2, L, 初始化成某一小的随机权矩阵。
p 1, E0(2)训练开始O p(1)X p ,T T pn r按照 O pj(r 1)r 1 ( w r jl1o pl r j r 1 ), r0,1,2L 1 计算出各隐含层神经元的i 1n L 1尽力输出，按照ypjL (Net pj L)L (w L ji o pi L 1jL), L 1,2 n o 计算出各输i 1出层神经元的激励输出。
(3) 计算误差 E (t k y k )2 / 2E,k1,2n o(4) 按公式LE p E py pj (tpjNet pj LypjNet pj Lr E p E po r pj(pjNet pj ro rpj Net pj r((o r pk 1 w kj r 1 ) r (Net pj r ))kpjy pj ) L ( Net L pj )(E p Net pk r 1 ) r ( Net pj r )) kNet pk r 1 o pj r计算出pjL, pj r(5) 调整权阵系数 rrr 1rrw ji pj , opj j pj(6) 若 p P , pp 1，跳转到（ 2），否则跳转到（ 7）(7) 若 EE max ,结束，否则 p 1, E 0，跳转到（ 2）。
三．设计实现（ 1）神经网络的结构（ BP 算法的神经网络结构）下图是一个多层传播结构。
即在输入层和输出层之间嵌入一层或多层隐含层的网络结构。
隐含层单元既可以与叔叔出单元相连也可以与其他隐含层单元相连。
隐含层单元与输入单元之间通过突触权系数 w ij 1 连接，并可用矩阵 w 1 表示全部关系。
隐含层单元与输出单元之间通过突触权系数 w ij 21连接，全部关系可用矩阵 w 2 表示。
图 3：神经网络结构图（ 2） Maltab 神经网络工具箱1函数介绍① newc() 创建级联前向网络② ② newff() 创建前向 BP 网络③ ③ newffd() 创建存在输入延迟的前向网络在此次实验中，采用第二个函数即创建的是前向BP 网络。
前向网络中各神经元接受前一级的输入，并输出到下一级，网络中没有反馈，可以用一个有向无环路图表示，这种神经网络称为前向网络。
前向网络中节点分为两类，输入节点和计算节点。
每个输入节点可以有任意个输入，但只有一个输出。
而输出可以耦合到任意多个其他节点的输入。
前向网络通常可以分为不同的层，第i 层的输入仅与第i-1 层的输出连接。
一般认为输入节点为第一层，具有一层计算节点的网络实际上是一个两层网络。
由于输入节点和输出节点可以和外界连接，直接接受环境的影响，所以称为可见层。
而其他中间层则称为隐层。
2Newff （）函数参数介绍newff 函数的格式为：net=newff(PR,[S1 S2 ...SN],{TF1 TF2...TFN},BTF,BLF,PF），函数 newff 建立一个可训练的前馈网络。
输入参数说明：PR： Rx2 的矩阵以定义R 个输入向量的最小值和最大值；Si ：第 i 层神经元个数；TFi ：第 i 层的传递函数，默认函数为tansig 函数；BTF ：训练函数，默认函数为trainlm 函数；BLF ：权值 /阀值学习函数，默认函数为learngdm函数；PF ：性能函数，默认函数为mse 函数。
3程序中参数含义(1)Newff （）函数中的参数a)传递函数有三种tansig(n)=2/(1+exp(-2*n))-1logsig(n)=1/(1+exp(-n))purelin(n)=nb)训练函数有 12 种trainbrBayes 规范化 BP 训练函数trainc 循环顺序渐增训练函数traincgb Powell-Beale 连接梯度 BP 训练函数 traincgfFletcher-Powell 连接梯度 BP 训练函数traincgp Polak-Ribiere连接梯度BP 训练函数traingda 自适应 lrBP 的梯度递减训练函数traingdx动量及自适应lrBP 的梯度递减训练函数trainlm Levenberg-Marquardt BP训练函数trainoss一步正切BP 训练函数trainr随机顺序递增更新训练函数trainrp 带反弹的BP 训练函数trains 顺序递增 BP 训练函数trainscg量化连接梯度BP 训练函数(2) 其他参数net.trainParam.epochs=10000;允许最大训练步数10000net.trainParam.goal=0.001;训练目标最小误差0.001net.trainParam.show=200;每间隔 200 步显示一次训练结果net.trainParam.lr=0.1;学习步长 0.1net.trainParam.mc=0.6;动量因子四．仿真验证（ 1）参数调节方法首先改变传递函数，保持其他参数不变的条件下，将传递函数换成其余两个传递函数，观察运行结果，比较选出最符合要求的传递函数；然后使用最符合要求的传递函数，改变训练函数，同样选出最符合要求的训练函数；最后使用最符合要求的传递函数和训练函数，改变精度、步长、动量因子，比较分析，总结变化规律。
（ 2）调节运行结果1初始运行结果图4：初始结果minmax =0.3142 6.2832TRAINGD, Maximum epoch reached, performance goal was not met.在初始算法中，采用的是net = newff([ 0 7],[6 1],{'logsig' 'purelin'},'traingd');由上图发现即使最大步长为10000 Epochs，最后也没有收敛到我们所需要的精度。
这是因为traingd 为单纯的梯度下降训练函数。