MATLAB神经网络工具箱函数详解及应用

"这篇文档介绍了MATLAB神经网络工具箱中常用的函数以及神经网络模型的相关知识，包括工具箱的概述、主要应用、问题解决步骤、人工神经元模型和响应函数的作用。" MATLAB神经网络工具箱是用于构建和训练神经网络模型的强大工具，适用于函数逼近、模型拟合、信息处理、预测、神经网络控制和故障诊断等多种应用场景。在MATLAB 7中，神经网络工具箱的版本为4.0.3，提供了多种激活函数，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计算选定网络的输出。此外，工具箱还支持根据不同的修正网络权值规则和训练过程编写自定义的网络设计和训练子程序。 使用神经网络工具箱解决问题的一般流程包括以下步骤： 1. 确定信息表达方式，通常涉及已知数据样本，但其相互关系可能不确定，输入/输出模式可能是连续或离散的，并且数据可能需要经过预处理，如划分训练样本和测试样本。 2. 选择适合的网络模型，包括模型类型和结构，有时需要对基本网络进行变形或扩充。 3. 设定网络参数，如输入输出神经元的数量。 4. 训练模型，选择适当的训练算法，设定训练步数和目标误差。 5. 对模型进行测试，使用合适的测试样本评估其性能。 在神经网络模型中，人工神经元是最基本的构建单元。模型包括输入向量、权值矩阵和阈值，它们共同作用产生净输入。神经元的输出由响应函数（如Sigmoid、ReLU等）处理净输入后得到。这个简化模型虽然与生物神经元在某些方面存在差异（如信息传递形式、时间累加和生物特性），但在数学建模中能够有效地模拟复杂的学习和决策过程。 响应函数在神经网络中的主要作用是控制输入如何影响输出的激活程度。不同的响应函数（如线性、阶跃、Sigmoid或ReLU）可以导致不同的网络行为，如非线性映射、平滑的梯度或引入稀疏激活。选择适当的响应函数对于网络的学习能力和泛化性能至关重要。 MATLAB神经网络工具箱提供了一个强大而灵活的环境，允许研究人员和工程师构建和优化神经网络模型，以解决各种复杂的问题。通过理解和掌握工具箱中的函数以及神经网络模型的原理，可以更有效地利用这一工具实现各种应用。