使用MATLAB神经网络工具箱构建神经网络教程

"这篇文档是关于使用MATLAB神经网络工具箱创建神经网络的教程，主要讲解了如何生成训练样本、设定神经网络结构以及训练参数。" 在MATLAB中，神经网络工具箱提供了一种便捷的方式来构建和训练神经网络模型。在文档中，首先通过以下代码生成了一个训练样本集： ```matlab P=[1100.8072400.21511821.5; ...]; T=[54248162787168380314797; ...]; ``` `P`代表输入向量，`T`代表对应的输出向量。这些数据被归一化处理，以便更好地适应神经网络的计算： ```matlab m=max(max(P)); n=max(max(T)); P=P'/m; T=T'/n; ``` 接下来，定义神经网络的结构和训练参数。这里创建了一个具有一个隐藏层的反向传播（BP）神经网络，其中隐藏层有12个神经元，输出层有4个神经元： ```matlab pr(1:9,1)=0; pr(1:9,2)=1; bpnet=newff(pr,[12 4],{'logsig','logsig'},'traingdx','learngdm'); ``` `newff`函数用于创建神经网络。`pr`矩阵定义了输入向量的取值范围。`[12 4]`表示网络结构，前一个数字是隐藏层神经元数量，后一个数字是输出层神经元数量。`'logsig'`是激活函数，用于隐层和输出层，这里选用的是Sigmoid函数。 训练函数的选择是关键，文档中选择了`traingdx`，这是一种带有附加动量因子的梯度下降算法，能够更有效地进行反向传播。同时，学习函数设置为`learngdm`，它也是一种带动量的梯度下降方法。 训练参数的设置如下： - `net.trainParam.epochs=1000`：允许的最大训练步数为1000步。 - `net.trainParam.goal=0.001`：训练的目标是最小误差达到0.001。 - `net.trainParam.show=10`：每隔100步显示一次训练结果，以监控训练过程。 - `net.trainParam.lr=0.05`：学习速率设置为0.05，决定了权重更新的速度。 这个文档为初学者提供了一个基本的MATLAB神经网络工具箱应用示例，涵盖了从数据准备到网络构建再到训练参数设定的全过程。通过这个例子，读者可以了解如何使用MATLAB来解决实际问题，比如分类或回归任务。