MATLAB神经网络工具箱详解：应用与模型设定

本文档主要介绍了MATLAB神经网络工具箱中的阈值向量b(t)及相关概念，包括神经网络模型的构建、应用、问题解决流程以及人工神经元的一般模型。 在MATLAB神经网络工具箱中，阈值向量b(t)是一个标量元素，其索引i表示行，t表示时间或迭代函数。这个工具箱主要用于构建和训练神经网络模型，版本为Version4.0.3。它提供了多种激活函数，如线性、竞争性和饱和线性等，设计者可以通过调用这些函数来计算网络的输出。此外，工具箱支持自定义网络设计和训练子程序，以适应不同的应用需求，如函数逼近、模型拟合、信息处理、预测、神经网络控制和故障诊断。 使用神经网络工具箱解决实际问题通常遵循以下步骤： 1. 确定信息表达方式：确保数据样本已知，处理数据样本之间的不确定关系，处理连续或离散的输入/输出模式，并对数据样本进行分类和预处理，包括训练样本和测试样本的划分。 2. 选择网络模型：根据问题特性选择合适的网络类型和结构，也可以对现有网络进行调整和扩展。 3. 网络参数设置：确定输入和输出神经元的数量。 4. 训练模型：选择有效的训练算法，设定训练步数和目标误差。 5. 网络测试：使用测试样本评估网络性能。 人工神经元模型是神经网络的基础，通常包括输入向量x、权重矩阵w和阈值θ。净输入是输入向量与权重的内积，加上阈值后通过响应函数σ转换为输出y。这种模型简化了生物神经元的复杂性，但不考虑生物神经元的脉冲传递、时延、不应期和疲劳等因素。 响应函数σ在神经网络中起着关键作用，它控制输入信号如何激活神经元并产生输出。不同的响应函数可以产生不同的非线性行为，从而影响网络的学习能力和泛化能力。例如，Sigmoid函数常用于产生连续的输出，而阶跃函数则用于二元分类问题。 MATLAB神经网络工具箱提供了一个强大的平台，用于构建、训练和测试各种神经网络模型，适用于多种工程和科学问题。通过对阈值向量b(t)的理解和运用，用户可以更有效地设计和优化神经网络，实现特定任务的需求。