BP神经网络与MATLAB神经网络工具箱

BP神经网络与MATLAB神经网络工具箱BP神经网络与MATLAB神经网络工具箱 ? 计算技术与自动化? BP神经网络与MATLAB神经网络工具箱胡风华,刘冰,马晓丽 f河南师范大学计算机与信息技术学院,河南新乡453007) 摘要:简要介绍MATLAB语言的特点以及BP神经网络,并较为详细论述了MATLAB神经网络工具箱的相关知识. 关键词:神经网络;工具箱;MATLAB 中图分类号:TP18文献标识码:A BPNetworkandNeualNetworkToolKitin1柚 HUFeng-hua,LIUBing,MAXiao...

BP神经网络与MATLAB神经网络工具箱 ? 计算技术与自动化? BP神经网络与MATLAB神经网络工具箱胡风华,刘冰,马晓丽 f河南师范大学计算机与信息技术学院,河南新乡453007) 摘要:简要介绍MATLAB语言的特点以及BP神经网络,并较为详细论述了MATLAB神经网络工具箱的相关知识. 关键词:神经网络;工具箱;MATLAB 中图分类号:TP18文献标识码:A BPNetworkandNeualNetworkToolKitin1柚 HUFeng-hua,LIUBing,MAXiao-li (CollegeofComputer&InformationTechnology,HenanNormalUniversity,HenanXinxiang453 007) Keywords:BPnetwork;toolkit;MATLAB 人工神经网络系统由于具有信息的分布存储,并行处理以及自学习能力等优点,已经在信息处理,智能控制,模式识别及系统建模等领域得到越来越广泛的应用.尤其是BP神经网络, 可以以任意精度逼近任意连续函数,所以广泛地应用于非线性建模,函数逼近和模式分类等方面.但利用神经网络解决实际问题时,必定会涉及到大量的数值计算问题.为了解决数值计算与计算机仿真之间的矛盾,美国Mathworks公司推出了一套高性能的数值计算和可视化软件包.Matlab集数学计算,图形计算,语具有极高的编程效率.其中的神言设计 ,计算机仿真等于一体, 经网络工具箱是以神经网络理论为基础,用Matlab语言构造出典型神经网络的工具函数. 1BP网络模型 BP网络是一种多层前馈神经网络,由输入层,隐层和输出层组成.层与层之间采用全互连方式,同一层之间不存在相互连接,隐层可以有一个或多个.构造一个BP网络需要确定其处理单元一神经元的特性和网络的拓扑结构.神经元是神经网络最基本的处理单元,隐层中的神经元采用S型变换函数,输出层的神经元可采用S型或线性型变换函数. 神经网络学习采用改进BP算法,学习过程由前向计算过程和误差反向传播过程组成.通过对误差的修改使得最终网络的实际输出与各自所对应的期望输出逼近.. 2MATLAB神经网络工具箱及其相关函数简介 BP神经网络设计时,需要确定网络的拓扑结构(隐层的层数及各层的神经元的数目)及其神经元的变换函数,网络的初始化,误差计算,学习规则及网络训练,训练参数及训练样本的归一化处理等方面的工作,在MATLAB6.1神经网络工具箱中,有对应的函数完成所涉及到的全部计算任务. 2.1设计BP网络的相关函数主要有:?变换函数.?BP网络生成函数newff.?初始化函数init.?学习函数.?陛能函数.?训练函数train.?BP训练算法函数:初始化后的网络即可用于训练,即将网络的输入和输出反复作用于网络,不断调整其权重和阈值,以使网络性能函数 net.pefformFcn达到最小,从而实现输入输出间的非线性映射.对于newff函数产生的网络,其缺省的性能函数是网络输出和实际输出间的均方差MSE.在NNbox中,给出了十多种网络学习,训练函数,其采用的算法可分为基本的梯度下降算法和快速算法. 在MATLAB中训练网络有两类模式:逐变模式(incrementalmode) 和批变模式(batchmode),以批变模式来训练网络的函数是train, 其语法主要格式为:[net,tr]=train(NET,P,t),其中p和t分别为输入输出矩阵,NET为由newff产生的要训练的网络,net为修正后的网络,tr为训练的记录(训练步数epoch和性能pem.train根据在newff函数中确定的训练函数来训练,不同的训练函数对应不同的训练算法.较常见的算法有Traingd,Traingdm,Traingdx等. ?仿真函数sim:可以用来计算网络在给定输入下的输出.?绘图函数pohperf:可以用来计算网络性能曲线. 2.2数据预处理如果对神经网络的输入和输出数据进行一定的预处理,可以加快网络的训练速度.MATLAB提供的预处理方法有:归一化处理,标准化处理和主成分分析. 2.3训练数据的导人方法要对BP网络进行训练,必须准备训练样本.对样本数据的获取,有以下几种方法供选择,具体采用那种方法,取决于数据的多少,数据文件的格式等.用元素列表方式直接输入数据.创建数据文件,通过MATLAB提供的装载数据函数,从数据文件中读取. 函数load适合从MAT文件,ASCII文件中读取数据; MATLABIIO函数适合从其它应用中的数据文件中读取数据;还可以通过数据输入向导(ImportWizard)从文件或剪贴板中读取数据. 3用MATLAB实现神经网络设计步骤在进行BP神经网络设计时,需要考虑以下问题:网络的拓扑结构(隐层的层数及各层的神经元的数目)申经元的变换函数选取;网络的初始化(连接权值和阈值的初始化)SJlI练参数设置; 训练样本的归一化处理;样本数据导人方式等. 根据以上分析可知,对于网络的实现有四个基本的步骤:网络建立,初始化,网络训练,网络仿真. 4建立BP神经网络的注意事项利用MATLAB软件提供的工具箱编制采用BP网络解决非线性问题程序是一种便捷,有效,省事的途径,但在使用时要解决好以下几个关键环节:?神经元结点数;?传递函数的选择; ?数据预处理和后期处理;?学习速度的选定;?对过拟合的处理. 5结束语 MATLAB神经网络工具箱功能强大,它提供了许多有关神经网络设计,训练和仿真的函数,极大地方便了用户. 参考文献: 【1]胡守仁.神经网络导论【M】.长沙:国防科技大学出版社, 1993. [2]丛爽.面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用【M】.合肥:中国科学技术大学出版社,1998. [3J张乃尧,阎平凡.神经网络与模糊控制【M].北京:清华大学出版社,1998.

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