MATLAB神经网络动态过程辩识原理与工具函数

"MATLAB神经网络应用实验.ppt - MATLAB学习资料" MATLAB是一种强大的数学计算软件，尤其在科学计算、工程分析以及数据分析等领域有着广泛的应用。本资源是一份关于MATLAB神经网络应用的实验教程，旨在教授如何利用MATLAB进行神经网络的学习和实践。 神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，可以用于识别和预测各种复杂系统的行为。在动态过程识别中，神经网络被用来逼近实际系统的输入输出关系。这一过程中，首先需要选择一个合适的神经网络模型，如前馈网络、反馈网络、卷积网络等，然后利用神经网络对收集到的系统输入输出数据进行学习，调整网络权重，使得误差函数值达到预设的标准，从而揭示隐藏在数据中的规律。 在MATLAB中，神经网络工具箱提供了一系列的函数，方便用户构建、训练和测试神经网络模型。例如，`newff`函数是用于初始化前馈神经网络的，其参数包括输入数据的范围（PR）、隐层结构（S1, S2, SN1）以及各层的激活函数类型（TF1, TF2, TFN1）等。这个函数可以自定义网络的结构，包括输入层、多个隐藏层和输出层，并设定不同的激活函数，如sigmoid或tanh等。此外，BTF、BLF和PF分别代表边界函数、学习函数和性能函数，这些参数的选择将影响网络的学习效果和收敛速度。 在实验中，通过调用`newff`函数创建网络后，可以使用其他训练函数，如`train`系列函数，对网络进行训练，使其能够根据输入数据学习并输出期望的结果。训练过程通常包括前向传播和反向传播，通过梯度下降法或其他优化算法逐步更新网络权重，以最小化误差。 在完成训练后，我们可以使用仿真数据或者新的实际数据来检验神经网络的识别能力。如果在相同输入条件下，神经网络的输出与实际系统响应足够接近，那么就认为网络成功地识别了系统的动态特性。 MATLAB神经网络工具箱为用户提供了便捷的环境，不仅适用于学术研究，也在工业控制、模式识别、信号处理等多个领域有着实际应用。通过这份实验教程，学习者可以深入理解神经网络的工作原理，掌握MATLAB在神经网络建模和应用中的基本操作，提升自己的数据分析和问题解决能力。