MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型ppt课件

1、MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型，1，神经网络工具箱简介，对应于MATLAB 7的神经网络工具箱版本为4.0.3版，它基于神经网络理论，使用MATLAB脚本语言构造典型神经网络的激活函数，如线性、竞争和饱和线性激活函数，使设计者对所选网络输出的计算变成对激活函数的调用。根据各种典型的修改后的网络权重规则和网络训练过程，可以用MATLAB编写网络设计和训练的各种子程序，用户可以根据自己的需要调用这些子程序。2，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，3，利用神经网络工具箱解决问题的一般过程，确定信息表达模式，数据样本，已知数据样本，数据样本之间的

2、不确定关系，输入/输出模式是连续的还是离散的，输入数据按模式分类，模型可以有平移，旋转或扩展等。数据样本分为训练样本和测试样本，以确定网络模型选择模型的类型和结构，原始网络也可以变形和扩展，以确定输入和输出神经元的数量。确定训练模型，选择合理的训练算法，确定合适的训练步骤。指定适当的训练目标误差网络测试，并选择适当的测试样本。4.人工神经元的一般模型、神经元模型及其简化模型如图所示。输入向量、权重矩阵和阈值的加权和(内积运算)被发送到累加器以形成净输入，即：5。人工神经元模型，在图中，xi(i1，2，n)被加到输入端(突触I是相应的突触连接权系数，它是模拟突触传递强度的比例系数，代表突触后信号

3、的空间积累；表示神经元的阈值和神经元的反应函数。该模型的数学表达式为：6，不同于生物神经元：(1)生物神经元传递的信息是脉冲，而上述模型传递的信息是模拟电压。(2)在上述模型中，用等效模拟电压模拟生物神经元的脉冲密度，因此模型中只有空间积累而没有时间积累(可以认为时间积累隐含在等效模拟电压中)。(3)上述模型未考虑时间延迟、不应期和疲劳。7。响应函数的基本函数。控制输入到输出的激活；2.输入输出的功能转换；3.将可能无限域中的输入转换为指定有限范围内的输出。根据响应函数的不同，人工神经元有几种类型：9、阈值单元，其响应函数如图A所示；10、线性单元，其响应函数如图B所示；11、非线性单元，其常

4、用的响应函数为Sigmoid函数，如图C和D所示；12、Hardlim x=0Y=1 0Y=1 x=0Y=1；x1 y=1；X=0 Logsig:y=，13，人工神经网络的组成，单个神经元的功能是非常有限的，人工神经网络只有由许多按照一定规则连接起来的神经元组成时才具有强大的功能。神经元模型确定后，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。14，人工神经网络连接的基本形式：1正向网络的结构如图所示。网络中的神经元分层排列，每个神经元只与前一层的神经元相连。最右边的层是输出层，隐藏层的数量可以是一个或多个。前馈网络广泛用于神经网络，例如，感知器属于这种类型。15，2。反馈前向网络，

5、网络本身是前向型的，与前一种不同的是，从输出到输入有一个反馈回路。16、内层互连前馈网络，通过同一层神经元之间的互连，可以实现同一层神经元之间的横向抑制或兴奋机制，从而限制该层中可以同时作用的神经元数量，或者将该层中的神经元分成若干组，并让每组作为一个整体作用。一些自组织竞争神经网络完全互连网络中的每个神经元都与其他神经元相连。局部互连意味着互连只是局部的，某些神经元之间没有连接关系。霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机属于互连网络的类型。18，神经网络学习方法，包括教师学习(监督学习)，19，(1)均方误差(均方误差)，误差信号的不同定义3360，20，(2)均方绝对误差(均方绝对误差)，21，(3)

6、均方误差(和均方误差)非监督学习(非监督学习)，23，MATLAB工具箱中的神经网络结构，1。人工神经元的通用模型是在，中间，顺序、然后，24，这就构成了人工神经元的通用模型，如下图所示。上述公式可以写成矩阵向量形式：a=f(Wp b)，25，由s神经元组成的单层网络，26，MATLAB工具箱中的神经网络结构，27，多层网络的简化表示：28，MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型，基本概念：28，MATLAB :小写字母，如a，b，b。列向量：小写粗体字母，如a，b，c等。表示列号；矩阵向量3360以粗体字母大写，如甲、乙、丙等。29，权重矩阵向量W(t)，标量元素，I是行，j是列，t是时

7、间或迭代函数列向量行向量，30，阈值向量b(t)，标量元素，I是行，t是时间或迭代函数，31，30。n是加权和网络层输出：m是mth网络层和神经元，A是输出和输入层权重矩阵和网络层权重矩阵，其中上标k，l表示从第lth网络层到第kth网络层的连接权重矩阵向量，例：表示输入向量的r输入元素到输入层神经元的连接权重。第I个网络层的第一个神经元的阈值33，3360，34，n1是第一层神经元的中间运算结果，即连接权向量和阈值向量的加权和，大小为0，即a1是第一层神经元的输出向量，大小为0，0，35，神经网络的数目是神经网络层数加1，即隐藏层数加1。36在图：中，输入层中的神经元数量决定了IW的行数，输

8、入向量元素的数量决定了IW的列数，即S1的行和列。39，4。程序设计代码中公式和图形中变量符号的表示方法，单元矩阵3360将多个矩阵向量作为单元矩阵的“单元”，单元矩阵为、40，访问元素：m1=n1，1=、41、m2=N2，1=、N2，1 (4)=5、42，变量符号在MATLAB中表示，(1)上标变量在单元数组中表示，即花括号，P1=1(2)1、45，神经网络工具箱常用函数列表， 重要的感知器神经网络功能：初始化：initff训练：trainp模拟：simup学习规则：learnwh，46，线性神经网络功能，初始化：initlin设计：solvelin模拟：simulin离线训练：trainw

9、h在线自适应训练：adaptwh学习规则：learnwh，47，BP Simuff:模拟不超过3层的前向网络； Trainbp，trainbpx，trainlm:训练BP trainbp:最慢；Trainbpx:第二；火车模型：它是最快的，但是它需要更多的存储空间。Learnbp:学习规则，48，自组织网络，初始化：initsm模拟：simuc训练：trainsm:用竞争规则训练：用Kohonen规则训练，49，反馈网络(Hopfield网络)， 仿真：simuhop设计：solvehop solvehop设计Hopfield网络解算器设计线性网络随机生成对称随机数学习反向传播学习规则学习反向传播学习规则学习感知层学习规则学习反向传播学习规则初始线性层初始初始感知层初始化初始自组织映射初始化绘图绘制自组织映射训练前向网络训练感知层训练使用反向传播规则训练线性层训练自组织映射，50，神经网络示例，51，创建线性神经网络层