MATLAB神经网络工具箱讲义：神经网络模型培训课件（简介、应用和问题求解）

MATLAB神经网络工具箱是一个基于神经网络理论的工具箱，它提供了多种函数和算法，用于构建和训练各种类型的神经网络模型。该工具箱的版本为4.0.3，与MATLAB 7兼容。神经网络工具箱的主要作用包括函数逼近和模型拟合、信息处理和预测、神经网络控制以及故障诊断。 在使用MATLAB神经网络工具箱求解问题时，一般需要经过以下步骤： 1. 确定信息表达方式：根据问题的性质，确定输入数据的特征表示方式。这包括已知数据样本、未知数据样本之间的关系不确定性，输入/输出模式的连续性或离散性以及输入数据的变化形式等。 2. 数据样本的预处理：对输入数据进行预处理，以提高神经网络模型的训练效果。这可以包括数据归一化、特征提取和降维等操作。 3. 将数据样本分为训练样本和测试样本：将已知数据样本划分为用于训练神经网络模型的训练样本和用于评估模型性能的测试样本。 4. 确定网络模型：选择适合问题的神经网络模型类型和结构，也可以对原网络进行变形和扩充。神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量和连接方式。 5. 网络参数的选择：确定网络的输入和输出神经元的权值和阈值，这个过程可以根据问题需求和具体算法进行调整。 6. 训练神经网络模型：使用已划分的训练样本对神经网络模型进行训练，通过调整网络参数来最小化模型的误差。常用的训练算法包括误差反向传播算法（backpropagation）和局部搜索等。 7. 测试神经网络模型：利用测试样本来评估训练得到的神经网络模型的性能。通过比较模型的预测结果与实际值之间的差异来判断模型的准确度和鲁棒性。 8. 优化和调整网络模型：根据测试结果，对网络模型进行优化和调整，以提高模型的性能和适应性。 MATLAB神经网络工具箱的设计灵活且功能强大，可以用于解决各种实际问题。通过选择合适的网络结构和训练算法，结合对输入数据的预处理和特征提取，可以构建出高效、准确的神经网络模型，用于函数逼近、模型拟合、信息处理、预测、控制和故障诊断等应用领域。