"人工神经网络的构成-MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型"
MATLAB神经网络工具箱是用于构建和训练神经网络的软件包，其版本为4.0.3，与MATLAB7兼容。该工具箱基于神经网络理论，提供了多种类型的激活函数，如线性、竞争性和饱和线性等，允许设计者通过调用这些函数来构建和调整网络的输出。此外，工具箱还支持各种修正网络权重的规则和训练过程，用户可以根据需求编写和调用相关的子程序。
神经网络工具箱的应用广泛，包括但不限于函数逼近、模型拟合、信息处理、预测、神经网络控制以及故障诊断等任务。在使用工具箱解决问题时，通常需要遵循以下步骤：
1. 确定信息表达方式：首先，确保数据样本已知且格式正确，处理不确定的数据样本间关系。根据输入/输出模式（连续或离散）进行数据分类，并可能需要对数据进行预处理，以适应神经网络模型。
2. 数据预处理：将数据样本划分为训练集和测试集，以便在训练和验证模型时使用。
3. 选择网络模型：根据问题的具体需求，选择合适的神经网络模型和结构，这可能包括对基本网络模型的变形和扩展。
4. 设置网络参数：确定输入和输出神经元的数量，这是构建网络结构的关键部分。
5. 训练模型：选择有效的训练算法，设定合适的训练步数和目标误差，以优化网络性能。
6. 网络测试：最后，使用测试样本评估网络的泛化能力，确保其在未见过的数据上表现良好。
人工神经元是神经网络的基本组成单元，其模型通常包括输入信号（xi），权值（wi），累加器（用于计算净输入），阈值（θ）以及响应函数（σ）。神经元的输出是所有输入信号与相应权值的加权和经过响应函数转换的结果。这个简化模型与生物神经元有显著区别，主要在于信息传递方式（模拟电压对脉冲）、累加方式（仅空间累加无时间累加）以及未考虑生物神经元的特性如时延、不应期和疲劳。
响应函数在神经网络中起着至关重要的作用，它控制输入信号如何影响神经元的激活状态，进而决定网络的输出。不同的响应函数可以产生不同的非线性行为，这对于处理复杂问题至关重要，因为许多现实世界的系统和现象都表现出非线性特性。
MATLAB神经网络工具箱提供了一套完整的框架，帮助用户构建、训练和应用神经网络模型，以解决各种工程和科学问题。通过对网络结构、参数和训练策略的精细调整，可以实现对特定任务的高效建模和求解。
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