医学Matlab神经网络工具箱专题课件.ppt

Matlab神经网络工具箱是医学领域常用的软件工具之一，特别适用于神经网络的研究和应用。Matlab 2009b版本中集成了神经网络工具箱，它通过图形用户界面(GUI)简化了神经网络的设计和仿真过程。用户可以通过简单的交互操作，在图形界面上完成网络的设计和仿真，极大地降低了学习和应用神经网络的难度。 工具箱中的函数nntool在MATLAB命令窗口中输入后，可以启动网络/数据管理器，它为用户提供了操作界面，并包含了网络设计与仿真的多种功能。用户可以通过这个界面进行以下操作：数据构造与预处理、训练数据的导入、建立神经网络模型、训练网络、仿真网络、输出与存储模拟结果，以及加载之前仿真过的网络等步骤。 在进行数据构造与预处理时，用户需要准备适合神经网络分析的数据集。数据可以有多种来源，比如直接输入、从Matlab工作空间导入，或者从磁盘文件中读取。这些方法适用于不同数量的样本数据和不同格式的数据文件。完成数据预处理后，数据将被导入到nntool中用于后续的网络训练。 建立神经网络模型是通过Network/Data Manager窗口中的New...按钮来完成的。在这里，用户可以定义网络名称、输入和目标数据，并设置训练函数等参数。通过查看模型视图，用户可以对网络结构有一个直观的认识。 训练网络是神经网络工具箱的核心环节。训练过程可以在Train页面中设置，包括训练数据、训练参数以及训练过程的监控等。用户需要对训练循环的最大次数、性能目标、验证数据失败的最大次数等参数进行配置。工具箱提供了默认值，但根据具体需求，这些参数也可以由用户自行定义。训练完成后，用户可以在Network/Data Manager窗口中查看到输出变量和误差性能变量，并进一步对数据进行分析。 在完成网络训练之后，进行仿真是验证网络性能的重要步骤。用户需要在Network/Data Manager窗口中选择已建立的网络模型进行仿真操作，然后通过数据窗口查看并分析仿真结果。 Matlab神经网络工具箱为医学研究提供了一个强大的仿真平台。它不仅可以简化神经网络的设计与仿真，而且通过图形化的操作界面，使研究者可以更直观地了解和掌握神经网络的结构和性能。通过对数据的处理、网络的训练与仿真，研究者可以对复杂的医学数据进行分析和预测，从而在医学图像处理、疾病预测、药物研究等多个领域发挥重要作用。