【人工神经网络MATLAB工具箱】是MATLAB软件中用于构建和训练神经网络的一个强大工具集，主要用于模式识别、预测和复杂问题的求解。在第5章中，我们将深入探讨如何利用MATLAB神经网络工具箱来实现这些功能。
我们通过一个引例来了解神经网络在函数拟合（预测）中的应用。例如，有一个数据集包含10个点，x值从0到4.5，对应的y值已知。我们的目标是构建一个神经网络模型，以拟合这些数据点，并预测当x等于10时的y值。MATLAB代码如下：
```matlab
x=0:0.5:9.5;
y=[0, 0.43, 0.69, 0.74, 0.61, 0.36, 0.08, -0.17, -0.34, -0.4, -0.35, -0.23, -0.08, 0.06, 0.16, 0.21, 0.2, 0.15, 0.07];
net = newff([0,9.5],[5, 1]);
net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.goal=0.000001;
net = train(net,x,y);
x1=0:0.1:10;
y1=sim(net,x1);
figure; plot(x,y,'.'); hold on; plot(x1,y1,'r');
```
这段代码创建了一个前馈神经网络（BP网络），其中`newff`函数用于定义网络结构，`train`函数用于训练网络，`sim`函数用于进行网络仿真，最后将训练结果与原始数据点进行可视化比较。
前馈神经网络（BP网络）是最常见的神经网络类型，它由输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成。在MATLAB中，`newff`函数可以用来初始化网络结构。例如，`net=newff([0,9.5],[5, 1])`表示输入层有2个节点（范围从0到9.5），一个隐藏层有5个节点，输出层有1个节点。`net.IW`和`net.LW`分别表示输入层到隐藏层和隐藏层到输出层的权重矩阵，而`net.b`则包含各层的偏置。
在训练过程中，`net.trainParam`结构体用于设置训练参数，如最大训练迭代次数`epochs`和误差目标`goal`。训练完成后，可以使用`sim`函数对新的输入数据进行预测。在这个例子中，我们使用了`tansig`作为激活函数，这是一种Sigmoid函数，常用于神经网络的非线性转换。
MATLAB神经网络工具箱还提供了多种其他网络类型和训练算法，如`traingdx`（梯度下降法）和`traincgf`（共轭梯度法）。此外，用户可以根据实际需求自定义网络结构和训练过程。为了获得更详细的信息，可以查阅MATLAB的帮助文档，例如`help newff`和`help net.trainFcn`。
总结来说，MATLAB神经网络工具箱提供了一套完整的框架，帮助用户方便地构建、训练和应用神经网络模型。无论是函数拟合、预测还是其他复杂任务，都能借助这个强大的工具箱来实现。通过理解和熟练运用这些概念和方法，我们可以解决许多实际问题，特别是在数据分析、机器学习和人工智能领域。
VIP享7折，此内容立减5.97元 
