nftool GUI指导：利用图像化界面设计神经网络进行数据拟合

第11章详细介绍了MATLAB中用于神经网络设计的图形用户界面工具nftool。nftool是神经网络拟合工具，特别适合那些不熟悉MATLAB编程和函数调用规则的用户，它提供了一种直观的方式来构建和训练前向神经网络模型，即使对编程不熟练的人也能相对容易上手。 nftool的核心功能在于它支持用户自定义神经网络结构，包括设置两层网络，其中隐藏层使用sigmoid激活函数，而输出层保持线性。该工具使用Levenberg-Marquardt算法（trainlm）进行训练，如果内存不足，则会切换到trainscg算法。这一特性使得nftool能够有效地拟合多维数据，如给定的带有均匀噪声的正弦函数示例。 nftool的界面设计简洁明了，主要包括以下几个部分： 1. **输入数据区（InputData）**：用于存储训练和测试数据，用户可以导入或创建输入变量。 2. **目标数据区（TargetData）**：存放期望的输出结果，用于评估网络性能。 3. **网络区（Networks）**：允许用户创建和管理多个网络实例，每个网络都有唯一的名称。 4. **输出数据区（OutputData）**：显示网络的实际输出，与目标数据对比。 5. **误差数据区（ErrorData）**：记录预测与实际值之间的差异，用于调整网络参数。 6. **层延迟状态区（LayerDelayStates）** 和 **输入延迟状态区（InputDelayStates）**：分别处理网络和输入延迟相关的变量。 7. **操作按钮**：包括Import（导入）、New（新建）、Open（打开）、Export（导出）、Delete（删除）、Help（帮助）和Close（关闭）等，便于用户操作数据和网络。 通过nftool，用户可以快速生成神经网络模型，并通过可视化界面调整网络结构、观察训练过程和评估模型性能。这对于初学者和非专业开发者来说是一个友好的工具，有助于简化神经网络的开发流程。