matlab神经网络工具箱简介和函数与示例.ppt

人 工 智 能;第十一章 神经网络工具箱函数;MATLAB的神经网络工具箱简介;神经网络工具箱函数;神经网络函数newff;例子1: help newff ;;;代码运行结果：;BP网络训练步骤; 目前，神经网络工具箱中提供的神经网络模型主要应用于：;神经网络实现的具体操作过程：;确定信息表达方式：;网络模型的确定;训练模式的确定;MATLAB的神经网络工具箱函数;函数类型;BP网络的神经网络工具箱函数;函数类型;一、BP网络创建函数 ; 参数TFi可以采用任意的可微传递函数，比如transig，logsig和purelin等； 训练函数可以是任意的BP训练函数，如trainm，trainbfg，trainrp和traingd等。BTF默认采用trainlm是因为函数的速度很快，但该函数的一个重要缺陷是运行过程会消耗大量的内存资源。如果计算机内存不够大，不建议用trainlm，而建议采用训练函数trainbfg或trainrp。虽然这两个函数的运行速度比较慢，但它们的共同特点是内存占用量小，不至于出现训练过程死机的情况。 ;二、神经元上的传递函数 ; info=logsig（code）;learngd 该函数为梯度下降权值/阈值学习函数，通过神经元的输入和误差，以及权值和阈值的学习速率，来计算权值或阈值的变化率。