MATLAB神经网络工具箱详解：模型与应用

"这篇资源主要介绍了MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型，以及神经网络的学习方式，特别是有教师学习（监督学习）。" 在MATLAB神经网络工具箱中，你可以找到Version 4.0.3，它基于神经网络理论，提供了多种激活函数，如线性、竞争性和饱和线性等，方便用户构建和训练神经网络。工具箱不仅允许设计者通过调用激活函数来计算网络输出，还支持自定义训练算法和网络结构，以适应不同的应用需求。神经网络工具箱的应用广泛，包括函数逼近、模型拟合、信息处理、预测、神经网络控制以及故障诊断等。 使用神经网络工具箱解决问题通常遵循以下步骤： 1. 确定信息表达方式：首先要明确数据样本的性质，例如数据是连续的还是离散的，是否存在模式变化，以及如何对数据进行预处理，如划分训练集和测试集。 2. 选择网络模型：根据问题的具体需求，选择适合的网络类型和结构，这可能涉及网络的变形和扩充。 3. 设置网络参数：确定输入输出神经元的数量，并配置网络的其他参数。 4. 训练模型：选择合适的训练算法，设定训练步数和目标误差，以优化网络性能。 5. 网络测试：使用独立的测试样本评估模型的泛化能力。 人工神经元模型是神经网络的基础，它由输入信号、权重、阈值和响应函数组成。神经元的输出是输入信号与权重的加权和加上阈值，经过响应函数的转换。生物神经元与模型之间存在一些差异，比如模型传递的是模拟电压而非脉冲，且没有考虑生物神经元的时间特性，如时延、不应期和疲劳等。 响应函数在神经网络中起到关键作用，它控制了输入如何影响输出的激活程度，决定了网络的非线性映射特性。不同的响应函数可以实现不同的功能，例如sigmoid函数常用于二元分类，因为它能够提供平滑的梯度，便于反向传播算法进行训练。 MATLAB神经网络工具箱提供了一个强大的平台，用于构建、训练和测试各种类型的神经网络模型，涵盖了从基础的前馈网络到复杂的自组织网络等多种结构，为研究人员和工程师解决实际问题提供了便利。