"MATLAB神经网络工具箱概述及应用指南"

MATLAB神经网络工具箱是一个基于神经网络理论的工具箱，它利用MATLAB脚本语言构建典型神经网络的激活函数，包括线性、竞争性和饱和线性等激活函数。同时，该工具箱还包含各种修正网络权值规则，以及网络的训练过程，用户可以根据自己的需求调用这些功能来设计和训练神经网络模型。该工具箱主要应用在函数逼近和模型拟合、信息处理和预测、神经网络控制以及故障诊断等方面。应用神经网络工具箱求解问题的一般过程包括确定信息表达方式、确定网络模型、选择网络参数、确定训练模型等步骤。 MATLAB神经网络工具箱的版本为Version 4.0.3，它以神经网络理论为基础，通过MATLAB脚本语言构造典型神经网络的激活函数，使设计者能够对所选定网络输出的计算变成对激活函数的调用。此外，还可以根据各种典型的修正网络权值规则，加上网络的训练过程，利用MATLAB编写出各种网络设计和训练的子程序，用户可以根据自己的需要进行调用。这种设计让神经网络工具箱具有了很强的灵活性和可定制性。 神经网络工具箱的主要应用领域包括函数逼近和模型拟合、信息处理和预测、神经网络控制以及故障诊断。这些应用领域涵盖了各个领域，在工程、科学、经济等各个领域都有着重要的作用。比如在函数逼近和模型拟合方面，神经网络可以拟合非线性的关系，解决复杂的实际问题；在信息处理和预测方面，神经网络可以用来处理复杂的信息和进行未来预测；在神经网络控制方面，可以用神经网络来建模和控制各种各样的系统；在故障诊断方面，神经网络可以通过监测和分析系统的状态来进行故障诊断和预测。 在应用神经网络工具箱求解问题的一般过程中，首先需要确定信息表达方式，包括已知的数据样本、数据样本之间的相互关系不确定、输入/输出模式为连续的或者离散的等。然后确定网络模型，选择模型的类型和结构，也可以对原网络进行变形和扩充。接着是网络参数的选择，确定输入输出神经元数目。最后是训练模型的确定，选择合理的训练算法，确定合适的训练步数，指定适当的训练目标误差等。这个过程可以帮助用户更好地利用神经网络工具箱来解决实际问题。 综上所述，MATLAB神经网络工具箱是一个功能强大的工具箱，它为用户提供了丰富的神经网络建模和训练功能。它的主要应用领域涵盖了各个领域，在工程、科学、经济等各个领域都有着广泛的应用前景。使用神经网络工具箱求解问题的一般过程可以帮助用户更好地利用这个工具箱来解决实际问题。因此，MATLAB神经网络工具箱可以说是一个不可或缺的工具，它在神经网络领域具有重要的地位和作用。