MATLAB 神经网络工具箱 神经网络模型ppt课件

1、.MATLAB神经网络工具箱的神经网络模型，神经网络工具箱简介，MATLAB 7相应神经网络工具箱的4.0.3版基于神经网络理论，使典型的神经网络激活函数(如线性、竞争和饱和线性)成为对激活函数的调用，从而使用MATLAB脚本语言对选定网络输出进行设计者的计算。使用一般修改网络权重规则、网络培训过程、MATLAB创建各种网络设计和培训子程序，用户可以根据自己的需要调用它们。神经网络工具箱的主要应用，函数逼近和模型拟合信息处理和预测神经网络控制故障诊断。利用神经网络工具箱解决问题的一般过程，确定信息表示方法数据示例已知数据示例之间的相互关系不确定性输入/输出模式连续，或者离散输入数据根据模式预先

2、处理分类、模式转换、旋转或扩展等多种形式的数据示例，将数据示例分为培训示例和测试示例，从而确定网络模型选择模型的类型和结构。此外，选择原始网络的变形和扩展网络参数，确定输入和输出神经元的数量，确定培训模型，选择合理的培训算法，确定适当的培训步骤数，指定适当的培训对象错误网络测试，合适的测试样本。人工神经元的一般模型、神经元模型和简化模型如图所示，输入向量、加权矩阵和阈值的权重和(内部产品运算)被传送到累计设备，进行净输入，即，在人工神经元模型，图中，xi(i1，2，n)是添加到输入部(突触)的输入信号。I是用相应的突触连接权重系数模拟突触传递强度的比例系数，表示突触后信号的空间累积。代表神经元

3、的阈值，代表神经元的反应函数。这个模型的数学表示法是，与生物神经元的差异：(1)生物神经元传送的信息是脉冲，上述模型传送的信息是模拟电压。(2)在上述模型中，用相同的模拟电压模拟生物神经元的脉冲密度，因此，在模型中，没有时间累积，只有空间累积(可以认为时间累积嵌套在等效的模拟电压中)。(3)上述模型没有考虑延迟、不响应时间和疲劳等。响应函数的基本作用：1，控制输入到输出的激活；2、输入和输出函数转换；3、将可能无限字段的输入转换为指定有限范围的输出。根据响应函数，有以下类型的人工神经元：阈值单位，如响应函数图a所示，线性单位，响应函数如图b所示，非线性单位，典型的响应函数是s形函数，Hardl

4、im x=0y=1；x=0y=1；x1 y=1；X=0 Logsig:y=，人工神经网络的组成，单个神经元的功能非常有限，人工神经网络只有许多神经元按照一定规则连接的神经网络才有强大的功能。神经元的模型确定后，一个神经网络的特性和能力主要取决于网络的拓扑结构和学习方法。人工神经网络连接的基本形式：1正向网络网络的结构如图所示。网络中的神经元按层次排列，每个神经元只与前一层的神经元连接。最右边的图层是输出图层，抑制图层的图层数可以是一个或多个图层。正向网络在神经网络中有广泛的应用。例如，插座就是这种类型。2 .这是反馈前向网络，web本身是基于前向的，从输出到输入都有反馈循环，这与以前不同。内部

5、互连前馈网络通过层内神经元之间的互连，可以实现同一层神经元之间的水平抑制或兴奋机制，以限制层内可同时运动的神经数量，或将层内神经元分成组，使每个组作为一个整体。一些自组织竞争神经网络属于这种类型。具有本地和完全互连的互连网络。整个互连网络中的每个神经元都与其他神经元相连。本地互连意味着互连只是本地的，某些神经元之间没有连接关系。Hopfield网络和Boltzmann计算机属于互连网络类型。(2)平均绝对错误mean absolute error(Mae)，(3)误差平方和sse(sum squared error)，(1)平均平方误差平均平方误差平均误差(mse)，误差信号的其他定义：(2)

6、平均绝对误差mean absolute error(Mae)，(3)误差平方和SSE (sum squared error)，没有教师学习(没有监督的学习)，MATLAB工具箱的神经网络结构，1 .有人工神经元的一般模型。在中，命令、人工神经元的一般模型构成了人工神经元的一般模型，如下图所示。a=f(Wp b)，由s个神经元组成的单层网络，MATLAB工具箱的神经网络结构，多层网络的简化表示：MATLAB神经网络工具箱的神经网络模型，基本概念：标量：小写字母(如a、b、c等)列向量3360小写黑体字母(如a、b、c等)表示一列数。矩阵矢量：大写黑体字符(例如，A、B、C等)。加权矩阵矢量W(t

7、)，标量元素，I是行，j是列，t是时间或迭代函数列矢量行矢量行矢量矢量矢量矢量矢量矢量，阈值矢量b(t)，标量元素，I是行，t是时间或迭代函数，网络层符号、权重和：m表示第m网络层，m表示第m神经元，N表示权重和网络层输出：m表示第m网络层，a表示输出输入层权重矩阵，网络层权重矩阵，其中上标k，l表示从第l网络层到第k网络层的连接权重矩阵矢量，和，示例：表示从输入向量的r输入元素到输入层的第一神经元的连接权限。是，第一个网络层中第一个神经元的阈值，示例：n1是第一层神经元的中间运算结果，即连接权重向量和临界向量的权重总和，大小，即a1是第一层神经元的输出向量，大小，神经网络的层次数加1，即隐藏

8、层次数加1，多层神经网络结构，多层网络简化形式，图：说明：输入层神经元的数量决定IW的行数，输入矢量元素的数量决定IW的列数，即S1的行r列数。4 .公式和图形中的变量符号在编程代码中的表示方式，单元矩阵：将多个矩阵向量表示为单元矩阵的“单元”(Cell)，单元矩阵中每个元素的值表示该单元的大小和数字类型，访问元素： m1=n1，1=，m2=N2，1=，N2，1 (4)=5，变量符号在MATLAB中表示，(1)上标变量在单元格矩阵(Cell array)中，p1=1 (2)下标变量在圆括号中，p1=p(1)，范例：=，神经网络工具箱通用函数列表，重要的传感器神经网络函数：初始化：initpp培

9、训：trainp模拟：simup学习规则：learnp，线性神经网络函数，初始化：initlin设计：solvelin模拟：simulin脱机培训：trainwh联机适应培训：adaptwh学习规则：learnwh，BP网络函数：initff:初始化不超过三层的正向网络；Simuff:不超过3层的正向网络模拟；Trainbp、trainbpx、trainlm:教育BP trainbp:最慢；Trainbpx:第二；Trainlm:速度最快，但需要更多存储空间。Learnbp:学习规则，自行配置网络，初始化：initsm模拟：simuc培训：trainc:使用竞争规则进行培训trainsm:使用Kohonen规则进行培训，反馈网络，模拟：simuhop设计：solvehop solvehop Hopfield network solvelin设计线性网络rands生成对称随机数learnbp反向传播学习规则learnhHebb学习规则learnwhWidrowHoff，神经网络是。创建线性神经网络层次结构，net=newlin(1 3；1 3，1)；N