MATLAB 2014A神经网络工具箱入门指南

"Neural Network Toolbox是MATLAB 2014A版本中的一个工具箱，主要用于神经网络的设计、训练和应用。该指南提供了一系列步骤和工具，帮助用户理解和使用神经网络解决各种问题，包括数据拟合、模式分类、数据聚类以及时间序列预测和建模。此外，还介绍了如何利用并行计算提升处理效率，涵盖了CPU和GPU的并行计算，以及MATLAB分布式计算服务器在集群计算中的应用。文档中还提到了联系MathWorks的方式以及产品反馈和建议的提交途径。" 在"Neural Network Toolbox"中，用户可以： 1. **自动脚本生成(Automatic Script Generation)**：此功能允许用户自动生成脚本，以记录在GUI中的操作步骤，方便重复或进一步的修改。 2. **神经网络应用(Neural Network Toolbox Applications)**：工具箱提供了多种应用场景，如函数逼近、分类、回归、聚类等。 3. **神经网络设计步骤(Neural Network Design Steps)**：指导用户按照一定的步骤进行网络结构的选择、训练和验证。 4. **数据拟合(Fit Data with a Neural Network)**：用户可以定义问题，使用神经网络拟合工具或命令行函数来构建网络模型，以适应给定的数据。 5. **模式分类(Classify Patterns with a Neural Network)**：同样，用户可以定义分类问题，使用模式识别工具或命令行函数进行训练，以实现对新样本的分类。 6. **数据聚类(Cluster Data with a Self-Organizing Map)**：通过自我组织图（Self-Organizing Map, SOM）进行非监督学习，对数据进行有效聚类。用户可以选择使用图形界面的聚类工具或命令行函数。 7. **时间序列预测和建模(Neural Network Time Series Prediction and Modeling)**：工具箱支持时间序列分析，用于预测未来的趋势和建模，用户可以利用时间序列工具或命令行函数处理此类问题。 8. **并行计算(Parallel Computing on CPUs and GPUs)**：文档还介绍了如何利用Parallel Computing Toolbox进行多核CPU和GPU的并行计算，以及如何在多GPU/CPU环境和MATLAB分布式计算服务器上进行集群计算，提高运算速度和效率。 9. **样本数据集(Neural Network Toolbox Sample Data Sets)**：提供了一系列示例数据集，帮助用户实践和理解工具箱的功能。 对于每个主题，指南都详细解释了问题定义、使用相应的工具和命令行函数的方法。这使得用户无论是在图形界面还是编程环境中，都能有效地运用Neural Network Toolbox解决实际问题。通过这些工具和方法，用户能够深入学习神经网络的原理，提高模型的性能，并掌握在不同场景下选择合适算法和优化计算策略的技巧。