MATLAB神经网络工具箱中的阈值向量应用

"这篇资料主要介绍了阈值向量b(t)在MATLAB神经网络模型中的应用，以及神经网络工具箱的基本功能和使用流程。" 在MATLAB神经网络工具箱中，阈值向量b(t)通常指的是神经网络中每个神经元的阈值，这是一个随时间或迭代变化的标量元素。在神经网络模型中，每个神经元接收到多个输入信号xi(i=1,2,...,n)，这些信号与各自的权重wii相乘后进行加权和，然后与阈值θ进行比较。阈值b(t)在这个过程中起到决定神经元是否被激活的关键作用。 神经网络工具箱是MATLAB的一个扩展，版本4.0.3，它提供了多种神经网络模型和激活函数，如线性、竞争性和饱和线性等，使得用户可以通过简单的脚本语言构建和训练神经网络。此外，工具箱还支持多种权值修正规则和训练算法，可以根据具体问题定制网络设计和训练过程。 神经网络的应用广泛，包括但不限于函数逼近、模型拟合、信息处理、预测、控制和故障诊断。在使用神经网络工具箱解决问题时，通常遵循以下步骤： 1. 确定信息表达方式：根据问题特性，分析数据样本，可能涉及连续或离散的输入/输出模式，以及可能的数据变换。 2. 数据预处理：将数据样本分为训练集和测试集，进行必要的清洗和标准化。 3. 选择网络模型：根据问题需求，选择适合的网络结构，例如前馈网络、递归网络或自组织映射等。 4. 设置网络参数：确定输入和输出神经元的数量，以及可能的隐藏层结构。 5. 训练模型：选择合适的训练算法，如梯度下降、 resilient backpropagation 或 Levenberg-Marquardt 等，设定训练目标误差和步数。 6. 测试网络：使用测试样本评估网络性能，检查泛化能力。 人工神经元模型基于生物神经元简化，但存在一些区别，如模型传递的是模拟电压而非生物神经元的脉冲，且不考虑生物神经元的时延、不应期和疲劳效应。神经元的响应函数σ决定了输入信号如何转换成输出，它控制了输入对输出的激活程度，是神经网络学习和适应的关键部分。 MATLAB神经网络工具箱提供了一套完整的框架，帮助用户构建、训练和应用神经网络模型，解决各种实际问题。通过理解和掌握阈值向量b(t)的作用以及工具箱的使用方法，可以更有效地实现神经网络的建模和优化。