《神经网络教程》实验指导：Matlab实战与激活函数图示

《神经网络实用教程》配套实验教程讲解与源码提供了一套深入理解神经网络编程实践的教学材料，针对《神经网络实用教程》的学习者，特别关注于使用MATLAB进行神经网络的开发和应用。该教程涵盖了BP（Backpropagation）、RBF（Radial Basis Function）和Elman等经典神经网络模型，通过实际的代码示例，帮助新手快速上手MATLAB，提升编程技能。 实验二着重于MATLAB的基本操作和神经网络的激活函数。首先，实验要求学员利用MATLAB的条件语句和循环结构编写一个程序，实现从1累加到20的计算，当累加和达到30时停止，并在命令窗口输出累加次数和当前和。这个过程演示了如何控制程序流程，利用`for`循环和`if...else`语句来实现特定条件下的操作。 接下来，实验指导学员绘制神经网络常用的四种激活函数图形：S型（tansig）、对数S型（logsig）、线性型（purelin）和硬限幅（hardlim）。通过`plot`函数和`subplot`功能，学员可以直观地了解这些函数的形状和特性，这对于理解神经元的激活机制至关重要。每个激活函数的图形都包括了线条宽度和颜色的设置，以及相应的标题和图例，以便于区分和理解。 这个配套实验教程旨在通过实战操作，使学习者掌握MATLAB编程基础，熟悉神经网络的实现细节，特别是激活函数的选择和应用。无论是理论学习还是实际项目开发，这些内容都是不可或缺的一部分。对于想要深入了解神经网络并将其应用于实际问题解决的学生和工程师来说，这是一个极具价值的学习资源。