MATLAB线性神经网络演示：逼近非线性数据

"该资源是《神经网络实用教程》配套实验教程的一部分，包含线性网络演示程序，用于展示线性神经网络如何逼近非线性数据。同时，还提供了MATLAB的快速入门指导，包括条件语句和循环语句的使用，以及四种常见神经网络激活函数的图形绘制。" 在《神经网络实用教程》的配套实验中，线性网络演示程序展示了如何利用线性神经网络处理非线性数据。具体而言，程序通过创建一个单输出、输入延时为0且学习速率为0.01的线性神经网络模型（使用`newlin`函数），并设置其权重和阈值的初始值。网络训练过程中，设置训练轮数（epochs）为500，并设定目标误差为0.0001，以此来优化网络的性能。 MATLAB快速入门部分讲解了如何利用条件语句（如`if`和`break`）和循环语句（如`for`）实现特定功能，例如计算累加和直到超过30时停止。此外，还给出了一个简单的示例，演示了如何在MATLAB中中断循环并在命令窗口输出相关信息。 实验中还涉及了神经网络中常用的激活函数，包括S型函数（tansig）、对数S型函数（logsig）、线性函数（purelin）和硬限幅函数（hardlim）。每个函数的图形都通过MATLAB的绘图函数`plot`进行绘制，并使用`subplot`来组织在同一图形窗口内的多幅图像，以便比较不同激活函数的形状特点。通过设置线条颜色和宽度，使得图形更加清晰易读。 这个资源不仅涵盖了线性神经网络的逼近能力，还提供了基础的MATLAB编程技巧，对于学习神经网络和MATLAB编程的初学者是非常有益的实践材料。