%% Matlab神经网络43个案例分析
% 定制神经网络的实现-神经网络的个性化建模与仿真
% by 王小川(@王小川_matlab)
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%% 清空环境变量
clear all
clc
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%% 建立一个“空”神经网络
net = network
%% 输入与网络层数定义
net.numInputs = 2;
net.numLayers = 3;
%% 使用view(net)观察神经网络结构。
view(net)
% 此时神经网络有两个输入，三个神经元层。但请注意：net.numInputs设置的是
% 神经网络的输入个数，每个输入的维数是由net.inputs{i}.size控制。
%% 阈值连接定义
net.biasConnect(1) = 1;
net.biasConnect(3) = 1;
% 或者使用net.biasConnect = [1; 0; 1];
view(net)
%% 输入与层连接定义
net.inputConnect(1,1) = 1;
net.inputConnect(2,1) = 1;
net.inputConnect(2,2) = 1;
% 或者使用net.inputConnect = [1 0; 1 1; 0 0];
view(net)
net.layerConnect = [0 0 0; 0 0 0; 1 1 1];
view(net)
%% 输出连接设置
net.outputConnect = [0 1 1];
view(net)
%% 输入设置
net.inputs
net.inputs{1}
net.inputs{1}.processFcns = {'removeconstantrows','mapminmax'};
net.inputs{2}.size = 5;
net.inputs{1}.exampleInput = [0 10 5; 0 3 10];
view(net)
%% 层设置
net.layers{1}
% 将神经网络第一层的神经元个数设置为4个，其传递函数设置为“tansig”并
% 将其初始化函数设置为Nguyen-Widrow函数。
net.layers{1}.size = 4;
net.layers{1}.transferFcn = 'tansig';
net.layers{1}.initFcn = 'initnw';
% 将第二层神经元个数设置为3个，其传递函数设置为“logsig”，并使用“initnw”初始化。
net.layers{2}.size = 3;
net.layers{2}.transferFcn = 'logsig';
net.layers{2}.initFcn = 'initnw';
% 将第三层初始化函数设置为“initnw”
net.layers{3}.initFcn = 'initnw';
view(net)
%% 输出设置
net.outputs
net.outputs{2}
%% 阈值，输入权值与层权值设置
net.biases
net.biases{1}
net.inputWeights
net.layerWeights
%% 将神经网络的某些权值的延迟进行设置
net.inputWeights{2,1}.delays = [0 1];
net.inputWeights{2,2}.delays = 1;
net.layerWeights{3,3}.delays = 1;
%% 网络函数设置
% 将神经网络初始化设置为“initlay”，这样神经网络就可以按照
% 我们设置的层初始化函数“ initnw”即Nguyen-Widrow进行初始化。
net.initFcn = 'initlay';
% 将神经网络的误差设置为“mse”（mean squared error），同时将神经网络的训练函数
% 设置为“trainlm”Levenberg-Marquardt backpropagation)。
net.performFcn = 'mse';
net.trainFcn = 'trainlm';
% 为了使神经网络可以随机划分训练数据集，我们可以将divideFcn设置为“dividerand”。
net.divideFcn = 'dividerand';
% 将 plot functions设置为：“plotperform”,“plottrainstate”
net.plotFcns = {'plotperform','plottrainstate'};
%% 权值阈值大小设置
net.IW{1,1}, net.IW{2,1}, net.IW{2,2}
net.LW{3,1}, net.LW{3,2}, net.LW{3,3}
net.b{1}, net.b{3}
%% 神经网络初始化
net = init(net);
net.IW{1,1}
%% 神经网络的训练
X = {[0; 0] [2; 0.5]; [2; -2; 1; 0; 1] [-1; -1; 1; 0; 1]};
T = {[1; 1; 1] [0; 0; 0]; 1 -1};
Y = sim(net,X)
%% 神经网络的训练参数
net.trainParam
%% 训练网络
net = train(net,X,T);
%% 仿真来检查神经网络是否相应正常。
Y = sim(net,X)
