MATLAB神经网络工具箱：优化隐含层节点数

本资源主要介绍了MATLAB神经网络工具箱的相关内容，着重于使用该工具进行人工神经网络的设计与训练。神经网络工具箱为开发者提供了多种功能，包括神经网络函数、权值函数、输入函数、传递函数、初始化函数、性能函数、学习函数、自适应函数以及训练函数等，这些函数简化了神经网络的编程复杂性，使得设计者能够专注于网络结构和算法的选择。 具体以单隐藏层的反向传播（BP）网络为例，用户可以通过`newff`函数创建这样的网络。在这个例子中，输入变量P和目标变量T通过采样得到，设计者可以调整隐含层的神经元数量，这里尝试了从3到8个不同的神经元设置。代码首先创建一个具有指定神经元数目的网络，然后设置了训练参数如最大迭代次数和训练精度目标。通过`train`函数进行网络训练，并使用`sim`函数评估网络的预测能力，计算网络训练误差。 实验结果显示，随着隐含层神经元数量的增加，网络的训练误差有所变化。在尝试的不同神经元数量中，当隐含层节点设为8时，网络训练误差达到最小，这表明8个隐含层神经元可能是最优化的网络结构。这个结论对于实际应用中的神经网络设计具有指导意义，因为选择合适的网络结构是影响模型性能的关键因素之一。 使用MATLAB神经网络工具箱，设计者可以快速构建、训练和评估神经网络，通过实践案例学习如何调整网络参数以获得最佳性能。这对于人工智能领域的研究和工程实践具有很大的实用价值。