MATLAB在神经网络设计中的应用.pdf

第 21 卷第 4 期 华 东 交 通 大 学 学 报 Vol. 21 　No. 4 2004 年 8 月 Journal of East China Jiaotong University Aug. , 2004 ( ) 文章编号 :1005 - 0523 2004 04 - 0086 - 03 MATLAB 在神经网络设计中的应用 曹青松 , 周继惠 (华东交通大学 机电工程学院 ,江西 南昌 330013) 摘要 :重点阐述如何用 MATLAB 软件来解决实际工程中的神经网络的设计问题 ,对网络种类选择、结构参数的确定、网络输入 输出数据的归一化处理等问题都进行了必要的阐述 ,文中给出了程序流程与实例 ,证明将 MATLAB 用于神经网络的设计是有 效可行的. 关 　键 　词 :MATLAB ;神经网络 中图分类号:TP 　　　　　　文献标识码 :A 工具箱的使用 ,可以进一步掌握 ANN 的建模方法 , 1 　引 　言 并能够以较丰富的界面形式来表现 ANN 的运算和 结果. 用户只要根据自己的需要调用相关函数 , 免 人工神经网络是近年发展起来的模拟人脑生 除了自己编写复杂而庞大的算法程序的困扰. 物过程的人工智能技术. 它由大量的、同时也是很 实际上 ,神经网络系统设计时 , 从应用者的角 ( ) 简单的处理单元 神经元 广泛互连形成的复杂的 度出发 ,重点就是如何选择或确定适当的网络结构 非线性系统. 它不需要任何先验公式 ,就能从已有 及其参数 ,这需要神经网络方面的专业知识 ,但如 数据中自动地归纳出规则 ,获得这些数据的内在规 何很好地利用 MATLAB 中已有的网络函数 ,更好解 律 ,具有很强的非线性映射能力 ,特别适合于因果 决工程实际问题 ,就是本文要讨论的重点问题. 本 关系复杂的非确定性推理、判断、识别和分类等问 文阐述了 MATLAB 软件进行神经网络设计的过程 , 题. 随着计算机科学的高速发展 ,人工神经网络技 就神经网络类型的选择、输入输出层的设计、网络 术在语音识别、模式分类、自动控制等领域取得了 学习数据准备、网络的隐层数及隐层结点设计、激 成功的应用. 神经网络的实现方案可分为基于传统 活函数的选择、网络性能的评价等都进行了阐述. 计算机技术和基于直接硬件实现 ,但目前最常用的 方法还是软件模拟. 随着 ANN 技术的发展 ,涌现出 2 　神经网络的结构与参数的确定 许多 ANN 建模仿真软件和仿真语言 ,这些工具软件 使我们在应用 ANN 技术时避免陷入复杂数学算法 本文将阐述如何使用 MATLAB 软件进行网络 的推导和计算 ,提高效率 ,并对 ANN 技术应用的推 结构设计. 神经网络的结构设计 ,主要包括输入和 广都起到了不可低估的作用. MATLAB 提供的神经 输出层的设计 , 网络数据的准备 , 网络初始权值的 网络工具箱就是一个重要代表 ,它是以人工神经网 选择 ,隐含层数及隐含层节点设计 , 网络类型的选 络理论为基础 ,用 MATLAB 语言构造出了该理论所 择 ,网络的训练、检测及性能评价等. 以下作分别介 涉及的公式运算、矩阵操作和方程求解等大部分子 绍. 程序 , 以用于