MATLAB神经网络工具箱：应用与问题解决流程

本文介绍了应用MATLAB神经网络工具箱求解问题的一般步骤，以及神经网络模型的基本概念和应用。MATLAB神经网络工具箱版本4.0.3提供了丰富的激活函数和训练算法，支持多种神经网络设计和训练。该工具箱广泛应用于函数逼近、模型拟合、信息处理、预测、神经网络控制和故障诊断等领域。 应用神经网络工具箱求解问题的流程包括以下几个关键步骤： 1. **确定信息表达方式**：在开始时，需要确保数据样本已知且其相互关系不确定。输入/输出模式可以是连续或离散的。数据样本可能需要按照特定模式分类，这些模式可能涉及平移、旋转或伸缩等变换。 2. **数据样本预处理**：这一步通常包括将数据集划分为训练集和测试集，以便在训练网络后验证其性能。 3. **确定网络模型**：选择适合问题的神经网络类型和结构，例如多层感知机、径向基函数网络、自组织映射等。也可以对基本网络进行调整和扩展以适应特定需求。 4. **网络参数选择**：确定输入层和输出层的神经元数量，这是网络结构的重要组成部分。 5. **训练模型**：选择合适的训练算法，如梯度下降法、反向传播算法等，并设定训练步数和目标误差，以达到良好的训练效果。 6. **网络测试**：最后，使用独立的测试样本评估网络的泛化能力，以确认网络是否能有效处理未见过的数据。 在神经网络模型中，人工神经元是基础单元。它接收多个输入信号，每个信号乘以相应的权重，然后加权和后通过响应函数转化为输出。神经元的模型简化了生物神经元的复杂性，不考虑脉冲传递、时间延迟和生物特性，而是以模拟电压的形式传递信息。响应函数的作用在于调节输入信号对输出的影响，它可以是线性的、竞争性的或饱和线性的等，影响网络的学习和决策过程。 MATLAB神经网络工具箱提供了一个强大的平台，用于构建、训练和测试神经网络模型，解决各种实际问题。通过理解并遵循一般过程，用户可以根据具体任务选择合适的网络结构和训练策略，实现高效的数据建模和预测。