该资源包含3个人工神经网络的MATLAB源程序，用于演示神经网络的基本操作，包括网络构建、训练以及权重的可视化。程序涉及的主要概念有人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）、MATLAB编程、神经网络训练参数、权重初始化和更新。
在这些源代码中，我们可以看到以下关键知识点：
1. **人工神经网络（ANNs）**：人工神经网络是一种受生物神经元结构启发的计算模型，它由多个处理单元（神经元）组成，通过连接权重进行信息传递和处理。在这个例子中，使用了两种类型的神经网络：新皮质神经网络（NewC）和自组织映射网络（Self-Organizing Map, SOM）。
2. **MATLAB编程**：MATLAB是一种强大的数学计算环境，提供了丰富的工具箱来支持神经网络的建模和仿真。在这里，使用MATLAB编写源程序来创建、训练和可视化神经网络。
3. **新皮质神经网络（NewC）**：`newc`函数用于创建一个新皮质神经网络，该网络通常用于分类任务。在代码中，网络结构被设置为输入层和隐藏层各有一个神经元，学习率为0.1。
4. **自组织映射网络（SOM）**：`newsom`函数用于创建一个自组织映射网络，这种网络主要用于数据的降维和可视化。在示例中，创建了一个5x6的网络结构，并随机生成1000个二维向量作为样本。
5. **权重初始化与更新**：在神经网络中，权重决定了神经元之间的连接强度。在训练前，权重通常是随机初始化的。在代码中，`net.iw{1}`表示获取网络的输入到隐藏层的权重，`train`函数用于训练网络并更新权重。
6. **训练参数**：`net.trainParam.epochs`定义了训练的迭代次数，即网络在达到停止条件前进行的完整训练周期数。在这个例子中，新皮质神经网络的训练周期设置为7次。
7. **模拟（sim）函数**：`sim`函数用于在训练完成后，用新的输入数据进行网络的前向传播计算，返回网络的输出。在代码中，输入向量`p=[0.6;0.8]`，输出结果存储在`a`变量中。
8. **数据可视化**：源代码中的`plot`函数用于绘制样本点、权重分布以及训练过程。这有助于理解网络如何学习和调整权重，以及样本数据的分布情况。
这些MATLAB源程序是学习和理解人工神经网络基本原理和操作的实用工具，它们展示了如何在实际应用中构建、训练和评估神经网络模型。通过分析和运行这些代码，开发者可以深入理解神经网络的工作机制，并进一步探索更复杂的神经网络架构和算法。
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