神经网络Matlab和神经网络工具箱.ppt

【神经网络Matlab和神经网络工具箱】 Matlab是由Cleve Moler博士创建的一种强大的数值计算和数据可视化软件，最初设计用于线性代数领域。自1984年发布正式版本以来，Matlab逐渐发展成为一个包含多个专业工具箱的全面平台。MathWorks公司负责Matlab的持续开发和更新，例如，Matlab 6.0版本于2000年发布，增加了对C/C++接口的支持，并引入了更多的工具箱，如控制系统工具箱、信号处理工具箱、神经网络工具箱等。 神经网络工具箱是Matlab的一个重要组成部分，专为构建、训练和仿真神经网络模型而设计。这个工具箱支持多种类型的神经网络，包括前馈网络、递归网络、自组织映射和竞争学习网络等，涵盖了各种神经网络算法，如反向传播、径向基函数、自适应线性元件等。通过这个工具箱，用户可以方便地构建网络结构、调整参数、训练模型以及进行预测和分类任务。 Matlab的基本操作包括安装、使用帮助文件（如PDF和HTML格式）、运行演示（demo）以及退出命令（exit或quit）。在Matlab环境中，编程的基本结构包括赋值语句，其中区分大小写，并且可以用分号、逗号或换行符来分隔矩阵元素。保留字符串如eps（误差限）、pi（圆周率）和Inf（无穷大）具有特殊含义，但也可以重新赋值。矩阵运算包括加减法、转置、乘法、点乘和除法，同时也支持对单个元素和子矩阵的操作。 在Matlab中，循环语句是通过`for`和`while`结构实现的。`for`循环通常用于迭代，其格式允许用户指定循环变量的起始、结束和步长。例如： ```matlab for i = start:expr:someEnd % 循环语句组 end ``` `while`循环则基于条件进行迭代，直到满足停止条件为止： ```matlab while condition % 循环语句组 end ``` Matlab的这些特性使其成为进行复杂计算和建模的理想选择，尤其是对于神经网络的研究和应用，它提供了丰富的函数库和直观的界面，简化了模型开发和数据分析的过程。通过Matcom，用户还可以将Matlab代码集成到C++项目中，增强软件的可移植性和效率。