"神经网络与MATLAB仿真培训课件.ppt详解人工神经网络特点及应用"

本文主要介绍了人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）以及MATLAB仿真在神经网络中的应用。首先，人工神经网络是一种基于生物神经网络的数据处理模型。它通过调整神经元之间的权值来对输入的数据进行建模，以解决实际问题。神经网络的可塑性表现在其连接权值可调整的特点上，通过调整权值使网络能够输出正确的结果，将知识存储在调整后的权值中。人工神经网络具有自学习和自适应性的特点，可以通过输入新的训练样本来自动调整结构参数，改变映射关系。其非线性性表现在人工神经元处于激活或抑制状态，表现为数学上的非线性关系。此外，神经网络还具有鲁棒性和容错性，局部的损害会使神经网络的运行适度减弱，但不会产生灾难性的错误。 MATLAB是一种常用的科学计算软件，它提供了丰富的工具和函数来进行神经网络的建模和仿真。MATLAB仿真能够帮助用户更好地理解神经网络的原理和特性，并进行相关的数据处理和问题解决。在MATLAB中，可以使用神经网络工具箱来构建和训练神经网络模型，调整权值以使网络输出正确的结果。该工具箱还提供了各种神经网络算法和优化技术，以满足不同问题的需求。 本文还简要介绍了神经网络模型和神经网络的学习方式。神经网络模型包括单层感知器结构和多层前馈网络结构。单层感知器结构具有简单的处理能力，并且具有可调整的连接权值。多层前馈网络结构则可以通过多个隐藏层来进行更复杂的数据处理和模式识别。神经网络的学习方式包括有监督学习和无监督学习。有监督学习通过训练样本的输入和输出来调整权值，以使网络能够正确地进行分类和预测。无监督学习则是在没有标签的情况下，通过网络自身的学习能力来进行数据的聚类和特征提取。 综上所述，人工神经网络是一种根据生物神经网络建立的数据处理模型，具有自学习、自适应、非线性、鲁棒和容错的特点。MATLAB仿真是一种常用的工具，用于帮助用户构建和训练神经网络模型，解决实际问题。神经网络模型包括单层感知器和多层前馈网络，学习方式包括有监督学习和无监督学习。通过深入研究神经网络和利用MATLAB仿真工具，可以更好地理解神经网络的原理和应用，为解决实际问题提供有效的方法。