(完整word版)神经网络与matlab仿真(word文档良心出品).docx
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2022-10-30
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神经网络与 matlab 仿真
随着技术的发展，人工神经网络在各个方面应用越来越广泛，由于 matlab 仿
真技术对神经网络的建模起着十分重要的作用，因此，通过讨论神经网络中基础
的一类——线性神经网络的 matlab 仿真，对神经网络的 matlab 仿真做一个基本
的了解。
1．面向 matlab 工具箱的神经网络设计
人工神经网络可通过硬件或软件方式来实现。硬件方式即神经计算机。目前
较常用的还是软件实现方式。已有许多公司和研究单位设计了通用的 ANN 程序
以方便人们使用，matlab 提供的神经网络工具箱就是其重要代表。
神经网络工具箱是在 matlab 环境下所开发出来的许多工具箱之一，它是以人
工神经网络理论为基础，用 matlab 语言构造出典型神经网络的激活函数，如 S
型、线性、竞争层、饱和线性等激活函数，使设计者对所选定网络输出的计算变
成对激活函数的调用。另外，根据各种典型的修正网络权值的规定，加上网络的
训练过程，用 matlab 编写出各种网络设计与训练所涉及的公式运算、矩阵操作
和方程求解等大部分子程序，网络的设计者可以根据自己的需要进行调用，免除
了自己编写复杂而庞大的算法程序的困扰，集中精力去思考需要解决的问题，提
高工作效率和解题质量。
目前 matlab 几乎完整地概括了神经网络的基本成果，对于各种网络模型，神
经网络工具箱集成了多种学习算法，为用户提供了极大的方便。
同时，matlab 的其他工具箱也为我们在神经网络工具箱的基础上开发研究模
糊与神经网络的结合、神经网络的样条算法等问题提供了辅助手段
。
2 线性神经网络
线性神经网络是最简单的一种神经元网络，它可以由一个或多个线性神经元
构成。50 年代末期提出的自适应线性元件是线性神经网络最早的典型代表。其
每个神经元的传递函数为线性函数，其输出可以取任意值。线性神经网络可以采
用 Widrow-Hoff 学习规则，也称为 LMS 算法来调整网络的权值和阈值。
2.1 线性神经网络模型
线性神经元模型的神经元有一个线性传递函数 purelin，其输入输出之间是简
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