第5章-人工神经网络-matlab工具箱教程文件.ppt

本章节主要介绍如何使用MATLAB工具箱中的神经网络进行函数拟合和预测。MATLAB提供了强大的神经网络工具箱，方便用户构造、训练和使用神经网络模型进行数据的分析和预测工作。在MATLAB中，神经网络的创建、训练、测试和预测等过程都可以通过一系列专门的函数和工具来实现。 具体到本章内容，首先通过一个实例展示了如何使用神经网络对一组数据点进行拟合，并预测特定输入值的输出结果。实例中，给出了数据点的x和y坐标，以及对应的MATLAB代码，通过newff函数创建了一个包含输入层、若干隐藏层和输出层的前馈神经网络。在这个过程中，定义了神经网络的输入输出范围以及各层的节点数和传输函数。Sigmoid函数是默认的传输函数，它常用于非线性激活，将输入数据映射到(0,1)的区间内。 接着，通过train函数训练了神经网络，并设置了训练参数，包括最大训练步数epochs和网络误差准则goal。一旦训练完成，使用sim函数对训练好的网络进行模拟，并可视化拟合结果。在图中可以看到，实际数据点以点的形式展示，而通过神经网络拟合得到的函数曲线则用红色线条表示。 在构建神经网络模型时，可以通过设置不同的训练函数来应用不同的训练算法。MATLAB默认使用Levenberg-Marquardt算法（trainlm），它是一种快速有效的训练算法，但同时也需要较大的内存。如果遇到内存不足的情况，可以通过调整内存减少参数mem_reduc来优化，或者选择其他算法，如带动量的梯度下降算法（traingdx）或者共轭梯度法（traincgf）。 在网络的具体结构中，可以获取输入层和中间层的加权矩阵，以及各层的偏移量。输入层的加权矩阵（net.IW）和偏移量（net.b）对于网络的训练至关重要，它们表示了输入信号经过加权和偏移后对隐层节点的影响。同样地，中间层的加权矩阵（net.LW）也对后续节点的输入产生影响。通过这些参数，可以详细分析和调整网络的结构和性能。 MATLAB的神经网络工具箱不仅支持前馈神经网络的创建和使用，还支持其他类型的网络，如反馈神经网络和自组织特征映射网络等。工具箱的使用范围广泛，从数据的预处理到模型的建立，再到训练、测试和预测，它都提供了完整的一套解决方案。 此外，MATLAB的帮助文档提供了详细的函数和属性说明，用户可以通过help命令快速查阅相关信息，并进行相应的学习和问题解决。通过本章的介绍和实例操作，用户可以学会如何在MATLAB环境中实现神经网络的基本操作，进一步掌握数据分析和预测中的高级应用。