MATLAB神经网络实践：BP网络与噪声训练

"matlab神经网络.pdf" Matlab神经网络工具箱是MathWorks公司提供的一个用于构建、训练和仿真神经网络的软件包。该工具箱包含了多种类型的神经网络模型，如前馈神经网络（Feedforward Networks）、自组织映射（Self-Organizing Maps）和递归神经网络（Recurrent Networks）等。在给定的描述中，主要讨论了BP（Backpropagation）神经网络的应用。 BP神经网络是一种用于非线性函数逼近和分类的常见模型。在创建BP神经网络时，网络结构的选择至关重要。例如，隐层神经元的数量和每层神经元的数量会影响网络的性能和学习能力。描述中提到的`newff`函数是Matlab神经网络工具箱中的一个函数，用于创建前馈神经网络。通常，`newff`函数的输入参数包括输入数据范围、网络层数及每层的神经元数量。在示例中，使用了`[S1,S2]`来定义网络结构，其中`S1`代表隐藏层的神经元数量，`S2`代表输出层的神经元数量，`[n,1]`结构表示有一个隐藏层，且隐藏层有n个神经元，输出层有1个神经元。 代码段中，`proprob`函数被用来生成一个字母表的布尔表示，这对于构建识别系统很有用。接着，网络的性能函数设置为均方误差（SSE, Sum of Squared Errors），并配置了训练参数，如目标误差、显示频率、最大迭代次数和动量项。`train`函数用于训练网络，输入参数包括网络结构、输入数据和目标数据。 在无噪声训练阶段，设置了较高的目标误差和较少的迭代次数，以快速训练网络。而在有噪声训练阶段，通过在输入数据中添加随机噪声来模拟真实世界的复杂情况，这可能导致收敛速度变慢，需要更多的迭代次数以达到更低的目标误差。 Matlab神经网络工具箱提供了强大的功能，能够方便地构建和训练各种神经网络模型。BP神经网络作为其中的一种，适合解决非线性问题和分类任务。通过调整网络结构和训练参数，可以优化网络性能以适应特定的问题。在实际应用中，理解网络结构对结果的影响以及如何处理噪声数据是至关重要的。