使用MATLAB编程构建双层前馈网络

资源摘要信息:"Neural network to make use of MATLAB programming, with newff () to create two layers of forward network" 描述中提到的"Neural network"是指神经网络，这是一种模仿人脑进行信息处理和学习的计算模型，广泛应用于模式识别、数据挖掘、机器学习等领域。MATLAB是一种高级编程语言，尤其适合进行数值计算、算法开发和数据分析。在这里，MATLAB被用于编程以创建和训练神经网络。 在MATLAB中创建神经网络最常用到的函数之一就是"newff"，这是在较旧版本的MATLAB神经网络工具箱中用来创建前馈神经网络的函数。描述中提到了使用"newff"创建了两个层次的前馈网络，前馈神经网络是最简单类型的神经网络，其中的信息流是从输入层到隐藏层再到输出层，并且没有反馈连接。 在MATLAB中使用"newff"函数创建神经网络，可以指定输入层、隐藏层和输出层的神经元数目，以及神经元之间的传递函数和训练函数。例如，"newff"函数的典型用法是： ```matlab net = newff(P,T,hiddenlayers,transferfunction,trainfunction); ``` 其中，P代表输入数据，T代表目标输出，hiddenlayers是隐藏层的配置，transferfunction是神经元之间的传递函数，trainfunction是训练函数。隐藏层的配置通常是一个向量，指明每个隐藏层神经元的数量；传递函数可以是'sigmoid'、'purelin'等；训练函数则可以是'trainlm'、'traingdx'等，具体取决于问题的需要。 新版本的MATLAB神经网络工具箱中，创建神经网络的函数已经不再是"newff"，而是由"feedforwardnet"、"patternnet"等函数取代。这些新函数提供了更为强大和灵活的方式来定义和训练神经网络。 压缩包文件中的"运行结果.BMP"可能是一张包含了神经网络训练结果的位图图片。由于神经网络的训练和预测结果通常是数值型的，将这些结果以图形的方式表现出来，例如输出层的误差曲线图、目标与输出的对比图等，可以帮助研究者直观地分析网络性能和训练进度。 另一个文件"Qrbfn.m"看起来像是一个MATLAB脚本文件，其中"M"是MATLAB的文件扩展名。文件名中的"Qrbfn"可能暗示了这是一个关于快速雷诺兹逼近（Quick Radial Basis Function Network）的实现或者是某种自定义函数的文件。快速雷诺兹逼近是一种基于径向基函数（Radial Basis Function, RBF）的神经网络，这种网络通常用在需要进行快速近似或插值的应用中。 径向基函数网络是一种神经网络，它使用径向基函数作为激活函数。径向基函数通常是一种在中心点附近反应迅速的对称函数，如高斯函数。这种网络的一个关键特点是它通常只需要一个隐藏层。径向基函数网络特别适合于解决回归问题，以及那些输入数据的分布特征比类别标签更为重要时的分类问题。 综上所述，给定的文件信息描述了一个使用MATLAB编程创建、训练和分析神经网络的过程。通过使用"newff"函数，研究者可以创建具有两个隐藏层的前馈神经网络，并通过可视化结果和可能的RBF网络实现来进一步分析数据和改进模型性能。随着MATLAB工具箱的更新，神经网络的创建和训练方法也在不断演变，但这些基础知识和技能依然重要，为数据科学家和工程师提供强大的工具来解决复杂的计算问题。