MATLAB神经网络实践：非线性逼近与字母识别系统

Matlab神经网络工具箱教程 在这个文档中，主要讨论了使用Matlab神经网络工具箱实现BP（Backpropagation）神经网络的学习过程，特别是在非线性函数逼近和识别系统中的应用。首先，作者介绍了如何通过`newff`函数创建一个神经网络，强调了神经元层数和每层神经元数量对结果的重要影响。通常，隐层神经元数（n）代表网络的复杂度，而输出层神经元数为1，用于处理单一输出的情况。 学习过程开始于一个简单的非线性函数逼近例子，通过调整网络结构来观察不同参数设置对拟合性能的影响。`minmax(P)`函数被用来标准化输入数据，`'logsig','logsig'`作为激活函数，表明隐层和输出层采用逻辑 sigmoid 函数。`traingdx`指定了训练算法为梯度下降法。 在识别系统部分，代码展示了如何使用`prprob`函数生成字母表和目标数据，以及如何构建一个具有两层（S1=10）的网络结构。接着，作者进行了无噪声训练（`train`函数）和有噪声训练，通过逐步增加噪声强度来评估网络的鲁棒性。训练过程中，`train`函数返回训练后的网络和误差值，`sim`函数用于模拟网络预测，而`compet`函数可能用于计算预测与实际目标之间的差异。 值得注意的是，有噪声训练阶段收敛速度较慢，可能需要更多的迭代次数以达到满意的性能。为了评估不同噪声水平下的性能，作者定义了噪声范围`noise_range`和最大测试次数`max_test`，通过循环训练网络并计算平均误差，将结果存储在`network1`和`network2`数组中。 总结来说，这个文档深入探讨了如何在Matlab中使用神经网络工具箱进行函数逼近和识别任务，以及如何优化网络结构和训练策略以适应不同的应用场景，尤其是在面对噪声干扰时的性能调整。理解这些概念对于初学者和进阶者来说都是宝贵的经验。