神经网络代码示例：通用感应器训练与预测

该资源是一份包含神经网络算法的MATLAB代码，主要用于展示神经网络的基本应用和训练过程。首先，我们关注的是通用感应器神经网络部分： 1. 输入与期望输出： - 输入向量P是一个二维数组，包含了五个特征，每个特征值对应一个传感器的读数，如P=[-0.5 -0.5 0.3 -0.1 -40]。期望输出T是一个一维数组，例如T=[1 1 0 0 1]，表示五个期望的输出状态。 2. 网络生成： - `net=newp([-40 1;-150],1)` 表示创建一个新网络，参数包括输入向量的范围（-40到1和-150）以及一个神经元感应器的数量（1）。这代表了一个单层感知器网络。 3. 训练过程： - 通过`adapt`函数进行网络的训练，共进行了25轮迭代（`for a=1:25`），每次迭代后更新网络权重（`net.iw{1}`和`net.b{1}`），并在每次迭代后绘制新的输入向量和权重变化（`plotpc`）。 4. 通用线性网络预测： - 对于线性网络，代码创建了一个预测模型，通过提取信号T的时间序列前5个值作为输入，生成线性网络`net=newlind(P,T)`，然后使用`sim`函数进行预测。 5. 输出与误差分析： - 结果显示在三个图中：一个展示了预测信号与目标信号的对比（误差信号），一个展示了误差随着时间的变化，还有一条红色水平线表示零误差，用以评估预测的准确性。 6. BP神经网络： - 最后，代码还提及了BP（Backpropagation）神经网络，定义了输入P和期望输出t，用于演示其他类型的神经网络结构，如`newff`函数创建的多层感知器，其隐藏层采用'tansig'激活函数和'purelin'输出函数。 通过这段代码，用户可以学习神经网络的基本构建、训练方法，以及如何用不同的网络结构（如感知器、线性和BP神经网络）来处理输入数据并进行预测。此外，代码中的可视化工具帮助理解网络的学习过程和性能。