人工神经网络教程：Matlab实现与案例分析

人工神经网络是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型，用于解决各种复杂问题，如分类、回归和聚类等。在MATLAB中，人工神经网络的实现过程通常包括以下几个步骤： 1. **数据初始化与聚类**: - 首先，通过`nngenc`函数生成随机数据集`X`，并指定聚类数量`clusters`（例如5个）以及数据点的数量`points`。这里的数据是二维的，用以展示聚类结果。 - `plot`函数被用来可视化这些聚类，用红色的"+"表示数据点。 2. **创建神经网络结构**: - 使用`newc`函数创建一个具有5个隐层节点的简单神经网络，输入权重矩阵`net.iw`会被初始化。 - 接下来，分别绘制初始权重（'未经授权'）和训练后的权重（'授权'）图形，以便观察权重变化。 3. **训练神经网络**: - 设置`net.trainParam.epochs`为7，使用`init`函数初始化网络，然后通过`train`函数训练网络，以拟合数据集`P`。 - 训练完成后，再次绘制训练后的权重图，显示网络学习能力。 4. **模拟与预测**: - 通过`sim`函数对新的输入向量`p`进行预测，并给出结果`a`。 - 示例8_2展示了随机生成1000个样本点的分布图，以及训练后的网络对这些数据的预测。 5. **自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）应用**: - 使用`newsom`函数创建自组织映射网络，用于特征降维和可视化数据的分布。 - 对网络的权重矩阵`w1_init`进行绘图，展示原始状态下的权值分布。 - 通过改变训练参数`epochs`，进行多次迭代训练，每次迭代后都更新权值并绘制映射结果，观察网络结构如何随着训练变化。 - 示例8_3可能涉及不同迭代次数下网络对特定输入`p`的响应。 总结来说，这段MATLAB代码示例主要展示了人工神经网络的创建、训练和应用，以及自组织映射在聚类和特征可视化中的运用。对于初学者来说，这是一个了解神经网络基础概念和实际操作的实用教程。