MATLAB神经网络训练与权重可视化

"Matlab 人工神经网络示例代码演示" 这段代码展示了如何在Matlab中构建、训练和可视化一个简单的人工神经网络。主要涉及的知识点包括神经网络的初始化、训练过程以及权值的调整。 1. **神经网络结构**： - `newc`函数用于创建一个前馈神经网络，例如`net=newc([0 1; 0 1],5,0.1)`，这创建了一个输入层（2个节点）、隐藏层（5个节点）和一个输出层（1个节点）的网络，0.1是隐藏层的阈值。 2. **数据生成**： - `nngenc`函数用于生成随机分布的数据点，例如`P=nngenc(X,clusters,points,std_dev)`，这里生成了基于X的k-means聚类数据，其中`clusters`指定簇的数量，`points`表示每个簇的点数，`std_dev`控制每个点的方差。 3. **网络初始化**： - 初始化网络权重，如`w=net.iw{1}`，这里获取了输入层到隐藏层的权重矩阵，并用`plot`函数绘制权重值的二维分布。 4. **网络训练**： - `net.trainParam.epochs`定义了训练的迭代次数，如`net.trainParam.epochs=7`。 - `init`函数初始化网络，`train`函数进行训练，如`net=train(net,P)`，其中P是训练样本。 5. **训练后权值的可视化**： - 训练完成后，再次绘制更新后的权重，如`w=net.iw{1}`，然后用`plot`函数展示变化。 6. **网络仿真与输出**： - `sim`函数用于模拟网络对特定输入的响应，例如`a=sim(net,p)`，其中p是输入向量，a是网络的输出。 7. **自组织映射（SOM）网络**： - `newsom`函数创建了一个自组织映射网络，如`net=newsom([0 1; 0 1],[5 6])`，这创建了一个2D的SOM网格，大小为5x6。 - `plotsom`函数用于绘制SOM的权重分布和距离矩阵，显示网络在训练过程中的学习状态。 8. **训练参数调整**： - 在循环中调整训练参数`epochs`，观察网络的学习效果，例如`for i=10:30:100`，这将遍历10到100的训练迭代次数。 9. **网络应用**： - 最后，`example8_3`部分可能涉及将训练好的网络应用于新的数据点，比如`P=[-3 -2 ...]`，并计算网络对新输入的响应。 这段代码充分展示了Matlab在神经网络建模、训练和评估过程中的基本操作，以及如何通过可视化工具理解网络的学习行为。