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Matlab的神經網絡工具箱實用指南　作者：夏寒　發布時間：2000/11/09

文章摘要: 第一章是神經網絡的基本介紹，第二章包括了由工具箱指定的有關網絡結構和符號的基本材料以及建立神經網絡的一些基本函數，例如new、init、adapt和train。第三章以反向傳播網絡為例講解了反向傳播網絡的原理和應用的基本過程。

Matlab的神經網絡工具箱實用指南

第一章 介紹　　1．神經網絡　　神經網絡是單個并行處理元素的集合，我們從生物學神經系統得到啟發。在自然界，網絡功能主要由神經節決定，我們可以通過改變連接點的權重來訓練神經網絡完成特定的功能。　　一般的神經網絡都是可調節的，或者說可訓練的，這樣一個特定的輸入便可得到要求的輸出。如下圖所示。這里，網絡根據輸出和目標的比較而調整，直到網絡輸出和目標匹配。作為典型，許多輸入/目標對應的方法已被用在有監督模式中來訓練神經網絡。

神經網絡已經在各個領域中應用，以實現各種復雜的功能。這些領域包括：模式識別、鑒定、分類、語音、翻譯和控制系統。　　如今神經網絡能夠用來解決常規計算機和人難以解決的問題。我們主要通過這個工具箱來建立示范的神經網絡系統，并應用到工程、金融和其他實際項目中去。　　一般普遍使用有監督訓練方法，但是也能夠通過無監督的訓練方法或者直接設計得到其他的神經網絡。無監督網絡可以被應用在數據組的辨別上。一些線形網絡和Hopfield網絡是直接設計的。總的來說，有各種各樣的設計和學習方法來增強用戶的選擇。　　神經網絡領域已經有50年的歷史了，但是實際的應用卻是在最近15年里，如今神經網絡仍快速發展著。因此，它顯然不同與控制系統和最優化系統領域，它們的術語、數學理論和設計過程都已牢固的建立和應用了好多年。我們沒有把神經網絡工具箱僅看作一個能正常運行的建好的處理輪廓。我們寧愿希望它能成為一個有用的工業、教育和研究工具，一個能夠幫助用戶找到什么能夠做什么不能做的工具，一個能夠幫助發展和拓寬神經網絡領域的工具。因為這個領域和它的材料是如此新，這個工具箱將給我們解釋處理過程，講述怎樣運用它們，并且舉例說明它們的成功和失敗。我們相信要成功和滿意的使用這個工具箱，對范例和它們的應用的理解是很重要的，并且如果沒有這些說明那么用戶的埋怨和質詢就會把我們淹沒。所以如果我們包括了大量的說明性材料，請保持耐心。我們希望這些材料能對你有幫助。　　這個章節在開始使用神經網絡工具箱時包括了一些注釋，它也描述了新的圖形用戶接口和新的運算法則和體系結構，并且它解釋了工具箱為了使用模塊化網絡對象描述而增強的機動性。最后這一章給出了一個神經網絡實際應用的列表并增加了一個新的文本--神經網絡設計。這本書介紹了神經網絡的理論和它們的設計和應用，并給出了相當可觀的MATLAB和神經網絡工具箱的使用。　　2．準備工作　　基本章節　　第一章是神經網絡的基本介紹，第二章包括了由工具箱指定的有關網絡結構和符號的基本材料以及建立神經網絡的一些基本函數，例如new、init、adapt和train。第三章以反向傳播網絡為例講解了反向傳播網絡的原理和應用的基本過程。　　幫助和安裝　　神經網絡工具箱包含在nnet目錄中，鍵入help nnet可得到幫助主題。　　工具箱包含了許多示例。每一個例子講述了一個問題，展示了用來解決問題的網絡并給出了最后的結果。顯示向導要討論的神經網絡例子和應用代碼可以通過鍵入help nndemos找到。　　安裝神經網絡工具箱的指令可以在下列兩份MATLAB文檔中找到：the Installation Guide for MS-Windows and Macintosh 或者the Installation Guide for UNIX。第二章 神經元模型和網絡結構　　1．符號　　數學符號　　　下面給出等式和數字中用到的基本符號：　　　標量--小寫的斜體字a,b,c　　　向量--小寫加粗的非斜體字a,b,c　　　矩陣 - 大寫加粗的非斜體字A,B,C　　　向量表示一組數字　　數學符號和字符的等價　　　從數學符號到字符的轉換或者反過來可以遵循一些規則，為了便于今后引用我們將這些規則列出。為了從數學符號變為MATLAB符號用戶需要：　　　變上標為細胞數組標號　　　例如 　　　變下標為圓括號標號　　　例如 和 　　　變圓括號標號為二維數組標號　　　例如 　　　變數學運算符為MATLAB 運算符和工具箱函數　　　例如 　　2．神經元模型　　單神經元　　下圖所示為一個單標量輸入且無偏置的神經元。　　這個輸入標量通過乘以權重為標量w的連結點得到結果wp，這仍是一個標量。這里，加權的輸入wp僅僅是轉

總結

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