（2015b版）Matlab神经网络工具箱用户手册

《2015b版Matlab神经网络工具箱用户手册》是一份重要的参考资料，用于指导用户如何在Matlab 2015b版本中使用神经网络工具箱。Matlab是一种广泛使用的高性能数值计算和可视化软件，而神经网络工具箱是Matlab的扩展工具之一，它提供了一系列函数和应用程序接口，用于设计、模拟和分析各种神经网络结构。 知识点一：Matlab软件及神经网络工具箱概述 Matlab（Matrix Laboratory的缩写）是美国MathWorks公司开发的一款科学计算软件，它以矩阵运算为基础，集数学计算、算法开发、数据分析和可视化于一体。Matlab提供了丰富的内置函数库，包括信号处理、图像处理、控制系统等多个领域的工具箱（Toolbox），这些工具箱为特定领域的应用提供了专业化的解决方案。 神经网络工具箱是Matlab众多工具箱中的一个，专门针对人工神经网络的构建和应用。它允许用户创建各种类型的神经网络模型，包括前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、径向基函数网络等。该工具箱还提供了用于网络训练、验证、测试以及数据预处理和结果分析的一系列函数。 知识点二：神经网络工具箱的功能特点 神经网络工具箱提供了易于使用的图形用户界面（GUI），允许用户通过交互式对话框来设计、训练和模拟神经网络，无需编写复杂的代码。此外，它还支持命令行操作，适合于熟练的Matlab用户或需要批量处理和自动化任务的场景。 工具箱中的主要功能包括但不限于： 1. 网络创建：通过工具箱提供的函数和GUI，可以快速创建标准和自定义的网络结构。 2. 数据处理：包括数据归一化、格式转换、划分训练集和测试集等预处理步骤。 3. 网络训练：提供多种训练算法，如反向传播算法、自适应学习率算法等，以及训练过程监控。 4. 性能评估：评估指标包括均方误差、分类准确率等，可以帮助用户判断模型性能。 5. 模型部署：训练好的模型可以被保存、加载，并用于其他Matlab程序或嵌入到应用程序中。 知识点三：使用神经网络工具箱的基本步骤 1. 定义问题：明确需要解决的神经网络应用问题的类型，如分类、回归或特征提取等。 2. 准备数据：收集并准备用于训练和测试网络的数据集，包括数据预处理和分割数据集。 3. 设计网络：根据问题的复杂性和数据特点选择合适的网络类型和结构。 4. 训练网络：使用训练数据和指定的训练算法训练神经网络，同时监控训练过程和性能指标。 5. 评估模型：利用测试数据集对训练完成的模型进行评估，并根据性能指标调整网络参数。 6. 应用模型：将训练好的模型应用于实际问题中，进行预测和决策支持。 知识点四：版权和法律声明 用户手册中明确指出了软件的版权信息，该软件在使用、复制、修改等方面都受到许可协议的约束。用户手册或软件的任何部分都不得未经授权就进行复印或以任何形式的复制。同时，手册也包含对美国联邦采购法的声明，说明了该软件及其文档在联邦政府采购中的法律地位和权利限制。如果许可证不能满足政府的需要或与联邦采购法有冲突，政府同意将程序和文档退还给MathWorks公司。 知识点五：商标和专利信息 用户手册中列出了MathWorks公司及其产品的商标信息，如MATLAB和Simulink，同时也提到了其他可能的商标或注册商标，它们可能属于不同的持有者。此外，MathWorks公司产品受到美国专利的保护，用户可以通过提供的链接查看更多关于公司专利的信息。 知识点六：修订历史 手册提供了一个修订历史部分，概述了不同版本的发布日期和简要说明。例如，“June 1992 First printing”指出了最初的版本发布是在1992年6月，而“April 1”则可能是某个版本的发布日期或修订时间。通过修订历史部分，用户可以追踪到特定版本的更新内容和重要改进。 总结来说，用户手册为Matlab神经网络工具箱的使用者提供了详细的指导，涵盖从基础知识到高级应用的全方位信息。它不仅是入门的指南，也是进行深入研究和开发的重要资源。用户在使用该工具箱时，应当注意遵守相应的版权法律和使用协议，并了解相关的商标和专利信息。