基于matlab神經(jīng)網(wǎng)絡算法研究及仿真-預覽頁
【正文】 經(jīng)元與網(wǎng)絡結構人工神經(jīng)網(wǎng)絡（artificial neural network，ANN）是模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡功能的一種經(jīng)驗模型。神經(jīng)網(wǎng)絡是由大量的處理單元（神經(jīng)元）互相連接而成的網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡的學習和識別取決于各種神經(jīng)元連接權系數(shù)的動態(tài)演化過程。 神經(jīng)網(wǎng)絡連接的幾種基本形式：1）前向網(wǎng)絡 ，網(wǎng)絡中的神經(jīng)元是分層排列的，每個神經(jīng)元只與前一層的神經(jīng)元相連接。感知器網(wǎng)絡和BP網(wǎng)絡均屬于前向網(wǎng)絡。例如，可利用橫向抑制機理把某層內(nèi)的具有最大輸出的神經(jīng)元挑選出來，從而抑制其他神經(jīng)元，使之處于無輸出狀態(tài)。而在相互結合網(wǎng)絡中，信號要在神經(jīng)元之間反復傳遞，網(wǎng)絡處于一種不斷變化狀態(tài)的動態(tài)之中。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡及其原理 BP神經(jīng)網(wǎng)絡定義 BP (Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡是一種神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法。此過程反復交替進行，直至網(wǎng)絡的全局誤差趨向給定的極小值，即完成學習的過程。網(wǎng)絡的輸入層模擬的是神經(jīng)系統(tǒng)中的感覺神經(jīng)元，它接收輸入樣本信號。這種信號正向傳播與誤差反向傳播的各層權值調(diào)整過程周而復始地進行著，直到網(wǎng)絡輸出的誤差減少到可以接受的程度，或進行到預先設定的學習次數(shù)為止。2) 信息并行處理。3）具有容錯性。BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有初步的自適應與自組織能力，在學習或訓練中改變突觸權值以適應環(huán)境，可以在使用過程中不斷學習完善自己的功能，并且同一網(wǎng)絡因?qū)W習方式的不同可以具有不同的功能，它甚至具有創(chuàng)新能力，可以發(fā)展知識，以至超過設計者原有的知識水平。神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱是在MATLAB環(huán)境下開發(fā)出來的許多工具箱之一。而另外一部分函數(shù)則是通用的，幾乎可以用于所有類型的神經(jīng)網(wǎng)絡，如神經(jīng)網(wǎng)絡仿真函數(shù)、初始化函數(shù)和訓練函數(shù)等[15]。Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱中包含了許多用于BP網(wǎng)絡分析與設計的函數(shù)。net為創(chuàng)建的新BP神經(jīng)網(wǎng)絡；PR為網(wǎng)絡輸入向量取值范圍的矩陣；[S1 S2…SNl]表示網(wǎng)絡隱含層和輸出層神經(jīng)元的個數(shù)；{TFl TF2…TFN1}表示網(wǎng)絡隱含層和輸出層的傳輸函數(shù)，默認為‘tansig’；BTF表示網(wǎng)絡的訓練函數(shù)，默認為‘trainlm’；BLF表示網(wǎng)絡的權值學習函數(shù)，默認為‘learngdm’；PF表示性能數(shù)，默認為‘mse’。BP網(wǎng)絡經(jīng)常采用S型的對數(shù)或正切函數(shù)和線性函數(shù)。3）purelin該函數(shù)為線性傳遞函數(shù)。 BP網(wǎng)絡訓練函數(shù)1）train神經(jīng)網(wǎng)絡訓練函數(shù)，調(diào)用其他訓練函數(shù)，對網(wǎng)絡進行訓練。BP 。每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響到下一層神經(jīng)元網(wǎng)絡，如輸出層不能得到期望的輸出，那么轉(zhuǎn)入誤差反向傳播過程，將誤差信號沿原來的連接通路返回，通過修改各層神經(jīng)元的權值，逐次地向輸入層傳播去進行計算，在經(jīng)正向傳播過程，這兩個過程反復運用，使得誤差信號最小或達到人們所期望的要求時，學習過程結束。N=1。r*39。時間39。S=8。purelin39。y1=sim (net,p) 。,p,y1,39。)xlabel (39。仿真輸出 原函數(shù)*39。,39。=。r* 39。ko39。時間39。)legend (39。,39。參考文獻[1] 周開利，康耀紅. 神經(jīng)網(wǎng)絡模型及其MATLAB仿真程序設計[M]. 北京：清華大學出版社，2005:9095.[2] 閔惜琳，劉國華. 用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱開發(fā)BP網(wǎng)絡應用[J]. 計算機應用，2001,21（8）：163164.[3] 劉建斌. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡在電磁建模中的應用[D]. 上海交通大學，2003:1011.[4] 張德豐. MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡應用設計[M]. 機械工業(yè)出版社，2009:712.16
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