神经网络基础知识

实验十二神经网络及其在数据拟合中的应（设计性实验）一、实验目的1。2、学会用mab神经网络工具箱进行数据拟合。3习mb网箱。理，是约11个连构有104个连元可不经。1构单个人工神经元的数学表示形式如图1，1,x,xn值w加权后求和，再加上阈值b，则得出u的值。可以认为该值为输入信号与阈i i值所构成的广义输入信号的线性组合。该信号经过传输函数f)可以得出神经元的输出信号y图1种，网也误的（bckpropgton称P经。P网的基本结构如下图所示：B用来建立的P具调格下：net=newff(x,y,[h1,h2,„,hk],{f1,f2,„,fk})xy为输出（目标）向量[h1,h2,„,hk]是一个行向量，用以存储神经网络各层的节点数，该向量的大小等于神经网络隐层的层数。{f1,f2,„,fk}为一个元胞数组，建立了一个神经网络数据象net，。2化若建立了神经网络模型则用ti数。数调格为：e]e)量x为nM，n，M为mM的矩，m为变数，y储入。进训象tr体据，s步f1和e阵和隔25步次训训以绘线：pltprft)给练出网将用循仍明有修络。网量种求值的方法称为神经网络的仿真或泛化（generalization，可以理解为利用神经网络进行数据1用s)阵1，且y=sm(e,1)络不点误键化果以有则络练的络用。产组：x-1:02:1;y=.(+2*x^);x0-1:0.1:1;y=1/(+5*x.2);其中x,y为训练数据，x1,y1为测试数据。由数据可知，输量x为范围分为[。用n)立P神经网络有2个隐层，第1隐层有5个用tg传输函数，第2含1个，函为t，神络：‘nig);n=a(t,);ysnx);

%用x，y网络%用s)数进行泛化); %从力c元。：[,]msgi(3.:,-:42;xx(';yy:; 成据; %意z均应为行向量n; 二维入3层ntrnaa.oh=00;e.anc=rnm; 定数法[e,]tanne[;y]z; %训经络[2,2=mshrd(3.:,-2:12);x=x()';y=2();%据fgr;zsm(t[1;y];z2rsaezi(2);ufx,2z2)

值%画拟面容1。2。3。告实验十二：神经网络在数据拟合中的应用实名称： 实验： 年月日： 班级：：实的1。2、学会用mab。3习mb神网的。实容骤1已：x 0 .1 .2 .3y .3 .5 1 4

.4 .5 .6 .7 .8 .9 1.6 9 6 .4 .8 5 2利用经络在[算行。（1）利用神。程：运结果：（2。（3）与三次。2和关政策的基础。有人口从1949年至1994年人口数据智料如下：人数份149 14 19 14 19 14 179 14 19 1人数(百万) 57 66 69 79 81 99 92 15 6 4分析：（1）。（2）用神经出1999年人。：：3： 0.511.52y=00.511.52海拔高度数据为：

2.533.542.533.54

4.554.555.56z=899087859291969390878292969899959189868482849698959290888584838185808182899596939289868682858798999697888582838285899495939291868488889293949589878683819292969798969395848281848585818280808185909395848681989998979695848780818582838487909586888082818