Matlab神经网络工具箱详解与应用教程

"《BP工具箱利用指南》是一本详细介绍了Matlab神经网络工具箱使用的实用手册，由夏寒于2000年11月9日发布。该指南主要分为三个部分：第一部分是神经网络的基础介绍，阐述了神经网络的起源、工作原理，以及其在模式识别、分类等领域的广泛应用。神经网络的核心在于其可调节性和训练能力，通过调整连接权重实现特定功能。 第二章深入剖析了工具箱提供的关键函数，如new（创建网络）、init（初始化参数）、adapt（适应学习）和train（训练网络），着重讲解了反向传播网络（Backpropagation Network，简称BP）的原理和操作流程。反向传播是训练多层神经网络的主要方法，通过比较网络输出与目标值的差异，调整权重以优化网络性能。 第三部分则强调了神经网络工具箱的实际应用，不仅局限于有监督学习，还涉及无监督学习和直接设计网络的多样性。神经网络的发展虽然有50年的历史，但近年来应用广泛，特别是过去15年里。作者期望该工具箱不仅是预设的执行框架，而是作为教育、研究和工业实践的有效工具，帮助用户理解网络的工作机制，避免盲目应用带来的困扰。 作者特别提醒，由于神经网络领域的特殊性，领域知识更新迅速，工具箱中包含大量的示例和应用说明，旨在提供清晰的指导，以便用户能够充分利用其潜力，同时避免因缺乏理解而产生的问题。因此，读者在阅读时需要保持耐心，深入理解和掌握每一个范例，这样才能在实际操作中取得成功。《BP工具箱利用指南》是一本实用且富有深度的指南，对于想要探索和利用神经网络技术的人来说，具有很高的参考价值。"