文档介绍：MATLAB神经网络工具箱神经网络模型
神经网络工具箱介绍
MATLAB 7对应 神经网络工具箱 版本为Version ,它以神经网络理论为基础,利用MATLAB脚本语言结构出经典神经网络 激活函数,如线性、竞争性和饱和线性等激活函数, 使设计者对所选定网络输出 计算变成对激活函数 调用。
还可依据多种经典 修正网络权值规则, 加上网络 训练过程, 利用MATLAB编写出多种网络设计和训练 子程序, 用户依据自己 需要去调用。
神经网络工具箱 关键应用
函数迫近和模型拟合
信息处理和估计
神经网络控制
故障诊疗
应用神经网络工具箱求解问题 通常过程
确定信息表示方法
数据样本已知
数据样本之间相互关系不确定
输入/输出模式为连续 或者离散
输入数据根据模式进行分类, 模式可能会含有平移、旋转或伸缩等改变形式
数据样本 预处理
将数据样本分为训练样本和测试样本
确定网络模型
选择模型 类型和结构, 也可对原网络进行变形和扩充
网络参数 选择
确定输入输出神经元数目
训练模型 确定
选择合理 训练算法, 确定适宜 训练步数, 指定合适 训练目标误差
网络测试
选择适宜 测试样本
人工神经元 通常模型
神经元模型及其简化模型如图所表示, 输入向量 、权值矩阵 , 与阈值 加权和（内积运算）送入累加器, 形成净输入, 即:
人工神经元模型
图中, xi(i＝1, 2, …, n)为加于输入端(突触)上 输入信号; ωi为对应 突触连接权系数, 它是模拟突触传输强度 —个百分比系数, ∑表示突触后信号 空间累加; θ表示神经元 阈值, σ表示神经元 响应函数。该模型 数学表示式为:
与生物神经元 区分:
(1)生物神经元传输 信息是脉冲, 而上述模型传输 信息是模拟电压。
(2)因为在上述模型中用一个等效 模拟电压来模拟生物神经元 脉冲密度, 所以在模型中只有空间累加而没有时间累加(能够认为时间累加已隐含在等效 模拟电压之中)。
(3)上述模型未考虑时延、不应期和疲惫等。
响应函数 基础作用:
1、控制输入对输出 激活作用;
2、对输入、输出进行函数转换;
3、将可能无限域 输入变换成指定 有限范围内 输出。
依据响应函数 不一样, 人工神经元有以下多个类型:
阈值单元
响应函数如图a所表示,