学习MATLAB源码：实现二维非线性函数神经网络辨识

资源摘要信息: "侯媛彬和汪梅编写的系统辨识教材第七章提供了使用MATLAB进行多维非线性辨识的实验案例。本项目源码展示了如何利用神经网络学习二维非线性函数，是学习MATLAB实际应用的宝贵资源。" 在现代工程和技术问题解决中，MATLAB（Matrix Laboratory的缩写）已经成为一种广泛使用的高性能数值计算和可视化软件。MATLAB的高效性和直观性使其成为工程仿真、数据分析、算法开发等众多领域的首选工具。在系统辨识领域，MATLAB提供了强大的工具箱，特别是神经网络工具箱，能够方便地构建和训练各种复杂的神经网络模型。系统辨识作为一门研究如何利用输入输出数据来确定系统模型的学科，通常需要处理大量非线性问题，而MATLAB在这一领域展现出了其强大的优势。 本文件提到的《FLch7NNeg2.m》文件是第七章的多维非线性辨识的MATLAB程序例7.2。这部分内容是侯媛彬和汪梅编写的《系统辨识》教材中的一部分。该教材为学习系统辨识提供了扎实的理论基础和实践案例。在第七章中，作者利用MATLAB的神经网络工具箱来实现对一个二维非线性函数的学习。通过这种方式，读者不仅能够学习到如何使用MATLAB编写和运行程序，还能够深入理解神经网络在非线性模型辨识中的应用。 在MATLAB的神经网络工具箱中，神经网络的创建、训练和验证是一个系统化的过程，它允许用户设计和训练包括多层前馈网络、径向基网络等多种类型的网络。通过本例提供的源码，学习者将了解如何建立模型、设置训练参数、进行仿真以及评估结果。这将对读者在后续学习中探索更复杂的网络结构和算法打下坚实的基础。 在进行MATLAB编程时，源码的保存是一个基本且重要的步骤。MATLAB源码通常保存为以“.m”为扩展名的文件，这些文件可以包含MATLAB命令和函数的文本表示形式。在本例中，《FLch7NNeg2.m》文件就是一个标准的MATLAB脚本文件，其中包含了执行特定程序任务所需的命令序列。将程序保存在源码文件中，不仅便于代码的管理和重用，还有助于代码的共享和版本控制。 另外，对于MATLAB源码的分享和查找，存在一些专门的网站和平台，这些平台提供了大量的源码资源，便于学习者和技术人员搜索、下载和交流。对于本例中的《FLch7NNeg2.m》源码，学习者也可以通过互联网上的一些专门网站找到相关的学习资源。这样的源码网站对于那些希望通过实例快速学习和掌握MATLAB编程技巧的人来说，是一个非常宝贵的资源。通过这些网站，学习者不仅可以找到特定领域的源码示例，还可以学习到不同开发者解决相同问题的不同方法和思路，从而提高编程能力和创新思维。 总结来说，《FLch7NNeg2.m》文件是一个基于侯媛彬和汪梅《系统辨识》教材的MATLAB神经网络学习案例，展示了如何使用MATLAB进行多维非线性辨识。它不仅提供了一个具体的学习实例，还是学习如何编写、保存和分享MATLAB源码的有用资源。同时，这也体现了MATLAB在系统辨识和神经网络学习领域的重要性和实用性。