MATLAB神经网络工具箱：构建与应用解析

"人工神经元模型-MATLAB神经网络工具箱" MATLAB神经网络工具箱是专为神经网络建模和分析设计的一个强大工具，适用于MATLAB 7的Version 4.0.3。这个工具箱基于神经网络理论，允许用户通过MATLAB脚本语言构建不同类型的神经网络，包括线性、竞争性和饱和线性等激活函数。用户可以根据需求选择和调用不同的网络设计和训练子程序，以实现函数逼近、模型拟合、信息处理、预测、神经网络控制以及故障诊断等多种任务。 在使用神经网络工具箱解决实际问题时，通常需要遵循以下步骤： 1. **确定信息表达方式**：首先，确保数据样本已知且数据样本之间的关系是不确定的。数据可能表现为连续或离散的输入/输出模式，可能需要对数据进行分类，并考虑到模式可能存在的平移、旋转或伸缩变化。 2. **数据预处理**：数据被划分为训练样本和测试样本，这是训练和评估神经网络性能的关键步骤。 3. **选择网络模型**：根据问题的特性选择合适的网络模型和结构，这可能涉及到对现有网络的变形或扩充。 4. **网络参数设置**：确定输入和输出神经元的数量，这直接影响到网络的复杂性和学习能力。 5. **训练模型**：选择有效的训练算法，设定训练步数和目标误差，以确保网络能够在训练过程中达到预期的性能。 6. **网络测试**：使用测试样本评估网络的泛化能力，以验证其在未见过的数据上的表现。 人工神经元模型是神经网络的基础，其基本结构包含输入信号xi，权重系数ωi，阈值θ，以及响应函数σ。模型的数学表示为所有输入信号与对应权重的乘积之和与阈值的差值，然后通过响应函数σ转换为输出y。在这个简化模型中，信息传递是模拟电压的形式，不同于生物神经元的脉冲传递。模型忽略了生物神经元的一些特性，如时间累加、时延、不应期和疲劳效应。 响应函数σ在神经网络中扮演着关键角色，它决定了输入信号如何转化为输出。不同的响应函数可以产生不同的网络行为，例如线性函数可能导致线性关系的近似，而Sigmoid函数则常用于分类问题，因为它能够提供连续的、平滑的输出。通过调整和选择不同的响应函数，可以适应不同的问题需求，使得神经网络具备强大的非线性映射能力。