Matlab's Neural Network Toolbox User’s Guide2014b

《Matlab's Neural Network Toolbox User’s Guide 2014b》是Matlab神经网络工具箱在2014b版本的用户指南，由Mark Hudson Beale、Martin T. Hagan、Howard B. Demuth等人编写。这个工具箱是MathWorks公司提供的一款强大的软件包，专门用于构建、训练和分析神经网络模型。它为用户提供了丰富的函数和图形界面，以支持各种类型的神经网络，包括前馈网络、循环网络、自组织映射以及深度学习网络等。 在Matlab神经网络工具箱2014b中，用户可以进行以下主要操作： 1. **网络结构定义**：你可以根据问题的特性和需求，选择合适的网络结构，如多层感知机（MLP）、径向基函数网络（RBF）或卷积神经网络（CNN）。工具箱提供了直观的图形用户界面（GUI）和编程接口，方便用户创建和配置网络。 2. **数据预处理**：在训练网络之前，往往需要对输入数据进行预处理，如归一化、标准化或者降维。工具箱提供了各种预处理工具，帮助用户优化数据集以便更好地适应网络训练。 3. **网络训练**：用户可以选择不同的训练算法，如梯度下降、动量法、 conjugate gradient 或 Levenberg-Marquardt 等，以最小化网络的损失函数。此外，工具箱还支持在线学习和批量学习策略。 4. **性能评估**：工具箱包含了多种评估网络性能的指标，如误差曲线、混淆矩阵和ROC曲线，帮助用户分析模型的泛化能力和预测准确性。 5. **可视化工具**：用户可以通过网络结构图、权重可视化、训练过程监控等方式，理解网络内部工作原理并调试模型。 6. **应用集成**：训练好的网络可以集成到更大的Matlab系统或Simulink模型中，实现与其他模块的协同工作，例如在控制系统、图像处理或信号处理等领域。 7. **文档和社区支持**：MathWorks提供了详尽的在线帮助文档和社区资源，用户可以在www.mathworks.com上获取最新资讯、技术支持和社区讨论，解决问题或分享经验。 联邦政府收购此软件时，必须遵守特定的条款和条件，如美国联邦法规12.212、国防联邦采购法规补充（DFARS）部分227.72和DFARS 252.227-7014的规定，确保软件被视为商业计算机软件或商业计算机软件文档，并遵循协议中的使用、修改、复制、发布、展示和披露条款。 Matlab和Simulink是MathWorks公司的注册商标，还有其他相关品牌和产品名称可能为各自公司的商标。完整的商标列表可在MathWorks官方网站www.mathworks.com/trademarks查看。