MATLAB程序代码--神经网络基础问题整理
在Matlab中实现神经网络的方法与实例
在Matlab中实现神经网络的方法与实例神经网络是一种模拟人类大脑神经系统的计算模型，它能够通过学习数据的模式和关联性来解决各种问题。
在计算机科学和人工智能领域，神经网络被广泛应用于图像识别、自然语言处理、预测等任务。
而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了一套完善的工具箱，可以方便地实现神经网络的建模和训练。
本文将介绍在Matlab中实现神经网络的方法与实例。
首先，我们会简要介绍神经网络的基本原理和结构，然后详细讲解在Matlab中如何创建并训练神经网络模型，最后通过几个实例展示神经网络在不同领域的应用。
一、神经网络的原理和结构神经网络模型由神经元和它们之间的连接构成。
每个神经元接收输入信号，并通过权重和偏置进行加权计算，然后使用激活函数对结果进行非线性变换。
这样，神经网络就能够模拟复杂的非线性关系。
常见的神经网络结构包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和循环神经网络（Recurrent Neural Network）。
前馈神经网络是最基本的结构，信号只能向前传递，输出不对网络进行反馈；而循环神经网络具有反馈连接，可以对自身的输出进行再处理，适用于序列数据的建模。
神经网络的训练是通过最小化损失函数来优化模型的参数。
常用的训练算法包括梯度下降法和反向传播算法。
其中，梯度下降法通过计算损失函数对参数的梯度来更新参数；反向传播算法是梯度下降法在神经网络中的具体应用，通过反向计算梯度来更新网络的权重和偏置。
二、在Matlab中创建神经网络模型在Matlab中，可以通过Neural Network Toolbox来创建和训练神经网络模型。
首先，我们需要定义神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，以及每个神经元之间的连接权重。
例如，我们可以创建一个三层的前馈神经网络模型：```matlabnet = feedforwardnet([10 8]);```其中，`[10 8]`表示隐藏层的神经元数量分别为10和8。
线性神经网络matlab命令
1、生成线性神经元net=newlin(P,S,ID,LR) P为R*Q阶矩阵，代表输入向量的取值范围，Q代表输入向量个数S为输出向量的元素个数ID为输入延迟向量，默认值为[0],没有延迟LR代表学习速率，默认值为0.01net=newlin(P,T,ID,LR) T为S*Q阶矩阵，S为输出向量的元素个数生成二输入线性神经元实例net=newlin([-1 1;-1 1],[-1 1]);%网络权值和偏差初始化为0w=net.iw{1,1} %权值b=net.b{1} %偏差net.iw{1,1}=[2 3]; %权值赋值net.b{1}=[-4]; %偏差赋值p=[5;6]; %给定输入向量a=sim(net,p) %仿真，a为输出相应2、线性神经网络生成net=newlind(P,T,Pi) P为R*Q阶矩阵，Q代表输入向量个数T为S*Q阶矩阵，S为输出向量的元素个数Pi是1*ID维的初始输入延迟状态返回一个单层线性神经网络例9-2P=[1 2 3]; %输入T=[2.0 4.1 5.9]; %期望输出net=newlind(P,T); %生成网络Y=sim(net,P) %仿真3、线性滤波器例1 P=[1 2 1 3 3 2];T=[5 6 4 20 7 8];Pi={1 3}; %初始延迟net=newlind(P,T,Pi);Y=sim(net,P,Pi)例2 P1={1 2 1 3 3 2};Pi1={1 3 0};P2={1 2 1 1 2 1};Pi1={2 1 2};T1={5.0 6.1 4.0 6.0 6.9 8.0};T2={11.0 12.1 10.1 10.9 13.0 13.0};net=newlind([P1;P2],[T1;T2],[Pi1;Pi2]);Y=sim(net, [P1;P2], [Pi1;Pi2]);Y1=Y(1,:)Y2=Y(2,:) %结论，相对于例1，Pi的长度增加了1，仿真很好4、线性神经网络训练errsurf 用于计算一个单输入神经元的误差表面矩阵errsurf(P,T,WV,BV,F) P为1*Q阶的输入向量T为1*Q阶的目标输出向量WV为可取权值W组成的行向量BV为可取偏差B组成的行向量F为传递函数，返回一个由WV,BV决定的误差矩阵plotes 用于绘出一个单输入神经元的误差表面plotes(WV,BV,ES,V) WV为可取权值W组成的行向量BV为可取偏差B组成的行向量ES是由WV和BV决定的误差矩阵，通过errsurf计算V是三维图采用的观察角度，默认的观察角度是[-37.5,30],前一个为方位角，后一个为俯仰角返回三维曲面和等高线，误差表面图maxlinlr 计算最大学习速率lr=maxlinlr(P)lr=maxlinlr(P,’bias’) 其中P为R*Q阶的输入向量矩阵plotep 绘出网络的误差性能h=plotep(W,B,E) W为当前的网络权值B为当前的偏差向量E为误差矩阵plotperf 显示网络学习过程中网络性能随迭代次数的变化plotperf(TR,goal,name,epoch) TR为train训练函数返回的训练记录对象goal是训练目标值，默认值为NaNname是网络函数名称，默认值为’’epoch为目前的训练的迭代次数例9-5p=[-6 -6.1 -4.1 -4 4 4.1 6 6.1]; %输入t=[0 0 0.97 0.99 0.01 0.03 1 1]; %期望输出wv=-1:0.1:1; %权值取值范围bv=-2.5:.25:2.5; %偏差取值范围es=errsurf(p,t,wv,bv,'logsig'); %误差矩阵plotes(wv,bv,es,[60,30]); %误差曲面maxlr=0.9*maxlinlr(p,'bias'); %学习速率net=newlin([-2 2],1,[0],maxlr); %创建线性网络net.trainParam.goal=.1; %设置训练目标[net,tr]=train(net,p,t); %训练网络5、非线性系统p=[1 1.5 3 -1.2];t=[0.5 1.1 3 -1];w_range=-2:0.4:2;b_range=-2:.4:2;ES=errsurf(p,t,w_range,b_range,'purelin');plotes(w_range,b_range,ES);maxlr=maxlinlr(p,'bias');net=newlin([-2 2],1,[0],maxlr);net.trainParam.epochs=1; %迭代次数h=plotep(net.iw{1},net.b{1},mse(t-sim(net,p))); %绘出误差性能起点[net,tr]=train(net,p,t); %进行单步训练r=tr; %保存训练过程对象epoch=1; %设定变量保存训练迭代步数while epoch<15 %开始循环，最大迭代次数为15 epoch=epoch+1; %迭代步数加1[net,tr]=train(net,p,t); %训练if length(tr.epoch)>1h=plotep(net.iw{1},net.b{1},tr.perf(2),h); %画出每一步误差性能点 r.epoch=[r.epoch epoch]; %将训练过程中的迭代次数和误差保存到对象r中 r.perf=[r.perf tr.perf(2)];r.vperf=[r.vperf NaN];r.tperf=[r.tperf NaN];elsebreakendendtr=r; %最后一步重新赋值，将中间变量r的值赋给tr plotperf(tr,net.trainParam.goal); %误差性能随迭代次数的变化，单步执行需采用此命令，不能用performance a=sim(net,p)6、不定系统p=[1];t=[0.5];w_range=-1:0.2:1;b_range=-1:.2:1;ES=errsurf(p,t,w_range,b_range,'purelin');plotes(w_range,b_range,ES);maxlr=maxlinlr(p,'bias');net=newlin([-2 2],1,[0],maxlr);net.trainParam.goal=1e-10; %训练目标net.trainParam.epochs=1;h=plotep(net.iw{1},net.b{1},mse(t-sim(net,p)));[net,tr]=train(net,p,t);r=tr;while trueepoch=epoch+1;[net,tr]=train(net,p,t);if length(tr.epoch)>1h=plotep(net.iw{1},net.b{1},tr.perf(2),h);breakendendtr=r;plotperf(tr,net.trainParam.goal);a=sim(net,p)solvednet=newlind(p,t); %与上面对比，用newlind直接求解产生一个新网络hold on %保持打开的绘图窗口plot(solvednet.iw{1,1},solvednet.b{1},'ro')%在原图上用红点标出此网络性能点hold off7、线性相关向量p=[1 2 3;4 5 6];t=[0.5 1 -1];maxlr=maxlinlr(p,'bias');net=newlin([0 10;0 10],1,[0],maxlr);%两个输入最大、最小值都为10、0，输出为1，延迟为0net.trainParam.goal=0.001;net.trainParam.epochs=500;[net,tr]=train(net,p,t);8、学习速率过大，误差随迭代次数增大而变大，不收敛9、神经网络预测0.01s间隔取样，取样2m，用前6个信号值预测下一个信号值Time=0:0.01:2;%采样T=sin(Time*8*pi);%采样值Length=length(T);%T长度，为201plot(Time,T);%正弦曲线xlabel('时间');ylabel('目标信号');P=zeros(6,Length);%6*201的零矩阵for i=1:6P(i,i+1:Length)=T(1:Length-i);%见表格endnet=newlind(P,T);a=sim(net,P);plot(Time,a,'r');xlabel('时间');ylabel('预测输出');e=T-a;figureplot(Time,e);xlabel('时间');ylabel('预测误差');10、自适应滤波噪声抵消（不太了解）time=1:0.01:2.5;X=sin(sin(time).*time*10);%P=con2seq(X);%T=con2seq(2*[0 X(1:(end-1))]+X);plot(time,cat(2,P{:}),time,cat(2,T{:}),'--') title('输入信号与期望响应')xlabel('时间')legend({'输入','期望响应'})net=newlin([-3 3],1,[0 1],0.1);[net,Y,E,Pf]=adapt(net,P,T);figureplot(time,cat(2,Y{:}),'b',...time,cat(2,T{:}),'.',...time,cat(2,E{:}),'+',[1 2.5],[0 0],'k') legend({'输出','期望响应','误差'})。
神经网络及深度学习(包含matlab代码)
f ( x)
1 1 e Qx
(2.3)
它反映了神经元的饱和特性。 上式中， Q 为表示神经元非线性的参数， 称增益值(Gain)， 也称调节参数。 Q 值越大， S 形曲线越陡峭； 反之， Q 值越小， S 形曲线越平坦； 一般取 Q=1。 （b）双曲正切激励函数，一般取为(-1，1)内连续取值：
神经网络及深度学习
（包含 MATLAB 仿真） 人工神经网络（Artificial Neural Network，即 ANN ） ，作为对人脑最简单的一种抽象和 模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是 20 世纪 80 年代 以来人工智能领域兴起的研究热点。 人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对 人脑神经网络进行抽象， 并建立某种简化模型， 旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。 人工神经网络最有吸引力的特点就是它的学习能力。因此从 20 世纪 40 年代人工神经 网络萌芽开始， 历经两个高潮期及一个反思期至 1991 年后进入再认识与应用研究期， 涌现 出无数的相关研究理论及成果， 包括理论研究及应用研究。 最富有成果的研究工作是多层网 络 BP 算法，Hopfield 网络模型，自适应共振理论，自组织特征映射理论等。因为其应用价 值， 该研究呈愈演愈烈的趋势， 学者们在多领域中应用人工神经网络模型对问题进行研究优 化解决。 人工神经网络是由多个神经元连接构成，因此欲建立人工神经网络模型必先建立人工 神经元模型，再根据神经元的连接方式及控制方式不同建立不同类型的人工神经网络模型。 一、人工神经元及神经网络 1.1 人工神经元模型 仿生学在科技发展中起着重要作用，人工神经元模型的建立来源于生物神经元结构的 仿生模拟，用来模拟人工神经网络。人们提出的神经元模型有很多，其中最早提出并且影响 较大的是 1943 年心理学家 McCulloch 和数学家 W. Pitts 在分析总结神经元基本特性的基础上 首先提出的 MP 模型。该模型经过不断改进后，形成现在广泛应用的 BP 神经元模型。人工 神经元模型是由人量处理单元厂泛互连而成的网络，是人脑的抽象、简化、模拟，反映人脑 的基本特性。一般来说，作为人工神经元模型应具备三个要素： (1) 具有一组突触或连接，常用 wij 表示神经元 i 和神经元 j 之间的连接强度。 (2) 具有反映生物神经元时空整合功能的输入信号累加器 。 (3) 具有一个激励函数 f 用于限制神经元输出。激励函数将输出信号限制在一个允许 范围内。 一个典型的人工神经元模型如图 1-11-1 所示。
MATLAB程序代码--
MATLAB程序代码--人工神经网络及其工程应用目录第一章人工神经网络 (3)§1.1人工神经网络简介 (3)1．1 人工神经网络的起源 (3)1．2 人工神经网络的特点及应用 (3)§1.2人工神经网络的结构 (4)2．1 神经元及其特性 (5)2．2 神经网络的基本类型 (6)2.2.1 人工神经网络的基本特性 (6)2.2.2 人工神经网络的基本结构 (6)2.2.3 人工神经网络的主要学习算法 (7)§1.3人工神经网络的典型模型 (7)3．1 Hopfield网络 (7)3．2 反向传播(BP)网络 (8)3．3 Kohonen网络 (8)3．4 自适应共振理论(ART) (9)3．5 学习矢量量化（LVQ）网络 (11)§1.4多层前馈神经网络（ＢＰ）模型 (12)4．1 BP网络模型特点 (12)4．2 BP网络学习算法 (13)4.2.1信息的正向传递 (13)4.2.2利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播 (14)4．3 网络的训练过程 (15)4．4 BP算法的改进 (15)4.4.1附加动量法 (15)4.4.2自适应学习速率 (16)4.4.3动量-自适应学习速率调整算法 (17)4．5 网络的设计 (17)4.5.1网络的层数 (17)4.5.2隐含层的神经元数 (17)4.5.3初始权值的选取 (17)4.5.4学习速率 (17)§1.5软件的实现 (18)第二章遗传算法 (19)§2.1遗传算法简介 (19)§2.2遗传算法的特点 (19)§2.3遗传算法的操作程序 (20)§2.4遗传算法的设计 (20)第三章基于神经网络的水布垭面板堆石坝变形控制与预测§3.1概述 (23)§3.2样本的选取 (24)§3.3神经网络结构的确定 (25)§3.4样本的预处理与网络的训练 (25)4．1 样本的预处理 (25)4．2 网络的训练 (26)§3.5水布垭面板堆石坝垂直压缩模量的控制与变形的预测 (30)5．1 面板堆石坝堆石体垂直压缩模量的控制 (30)5．2 水布垭面板堆石坝变形的预测 (35)5．3 BP网络与COPEL公司及国内的经验公式的预测结果比较 (35)§3.6结论与建议 (38)第四章BP网络与遗传算法在面板堆石坝设计参数控制中的应用§4.1概述 (39)§4.2遗传算法的程序设计与计算 (39)§4.3结论与建议 (40)参考文献 (41)第一章人工神经网络§1.1人工神经网络简介1．1人工神经网络的起源人工神经网络（Artificial Neural Network,简称ANN）研究的先锋，美国心理学家Warren S McCulloch和数学家Walter H Pitts曾于1943年提出一种叫做“似脑机器”（mindlike machine）的思想，这种机器可由基于生物神经元特性的互连模型来制造,这就是神经学网络的概念。
matlab神经网络
Matlab神经网络工具箱2010-7-21今天学的是BP神经网络，首先看的是一个关于非线性函数逼近的例子，最后得出一个心得：在使用newff函数生成一个新的网络时，神经元的层数和每一层的神经元数会对结果造成不小的影响，一般都采用[n,1]的建立方法，其中n为隐层的神经元数，1为输出层的神经元数。
然后是做了一个识别系统，算是一个较大的神经网络，具体的代码解释和分析如下：[alphabet,targets]=prprob;[R,Q]=size(alphabet);[S2,Q]=size(targets);S1=10;[R,Q]=size(alphabet);[S2,Q]=size(targets);P=alphabet;net=newff(minmax(P),[S1,S2],{'logsig','logsig'},'traingdx');net.LW{2,1}=net.LW{2,1}*0.01;net.b{2}=net.b{2}+0.01;其中的proprob是matlab自带的一个生成字母表布尔值的函数。
可以具体查看。
T=targets;net.performFcn='sse';net.trainParam.goal=0.1;net.trainParam.show=20;net.trainParam.epochs=5000;net.trainParam.mc=0.95;[net,tr]=train(net,P,T)接下来首先进行无噪声训练。
netn.trainParam.goal=0.6;netn.trainParam.epochs=300;T=[targets targets targets targets];for pass=1:10P=[alphabet,alphabet,(alphabet+randn(R,Q)*0.1),(alphabet+randn(R,Q)*0.2) ];[netn,tr]=train(net,P,T);end接下来是有噪声训练，采用随机数生成影响输入矩阵的方式。
了解神经网络常见问题与解决方法
了解神经网络常见问题与解决方法神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的计算模型，它在许多领域中取得了重要的突破和应用。
然而，神经网络在实践中也面临着一些常见问题，如梯度消失、过拟合和欠拟合等。
本文将介绍这些问题的原因和解决方法，以帮助读者更好地理解和应用神经网络。
1. 梯度消失问题梯度消失是指在神经网络的反向传播过程中，梯度逐渐变小，最终趋近于零。
这会导致网络无法学习到有效的权重更新，从而影响模型的性能。
梯度消失问题通常出现在深层神经网络中，因为在反向传播过程中，梯度需要经过多次乘法运算，导致梯度值指数级地衰减。
解决梯度消失问题的方法之一是使用激活函数，如ReLU（Rectified Linear Unit），它能够在一定程度上解决梯度消失的问题。
另外，使用批量归一化（Batch Normalization）技术也可以有效地缓解梯度消失问题。
批量归一化通过对每个批次的输入进行归一化，使得网络的输入分布更加稳定，从而减少梯度消失的风险。
2. 过拟合问题过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差的现象。
过拟合问题通常发生在模型过于复杂或训练数据过少的情况下。
当模型过于复杂时，它可能会记住训练数据的细节，而无法泛化到新的数据。
当训练数据过少时，模型可能会过于依赖这些有限的数据，而无法捕捉到数据的真实分布。
为了解决过拟合问题，可以采用一些常用的方法。
一种方法是增加训练数据的数量，这样可以提供更多的样本来训练模型，从而减少过拟合的风险。
另一种方法是使用正则化技术，如L1正则化和L2正则化。
正则化通过在损失函数中引入正则化项，限制模型的复杂度，从而减少过拟合的可能性。
3. 欠拟合问题欠拟合是指模型无法充分拟合训练数据的现象。
当模型过于简单或训练数据过于复杂时，欠拟合问题可能会发生。
当模型过于简单时，它可能无法捕捉到数据的复杂关系。
当训练数据过于复杂时，模型可能无法从中学习到有效的特征。
为了解决欠拟合问题，可以采用一些方法来增加模型的复杂度。
MATLAB中常见的神经网络模型介绍
MATLAB中常见的神经网络模型介绍神经网络是一种模拟生物神经网络工作机制的数学模型。
它由许多人工神经元组成，这些神经元之间存在着连接，通过学习和优化，神经网络能够模拟和处理各种复杂的输入输出关系。
在MATLAB中，有许多常见的神经网络模型可供使用，下面将介绍其中几个。
一、前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最常见和基本的神经网络模型之一。
它的结构由多层神经元组成，每一层的神经元与下一层的神经元完全连接，信号只能从输入层传输到输出层，不会反向传播。
前馈神经网络适用于分类、回归等问题。
在MATLAB中，创建一个前馈神经网络可以使用“feedforwardnet”函数。
可以设置隐藏层的大小、传递函数类型、训练算法等参数。
通过训练数据，可以使用MATLAB提供的各种优化算法进行网络模型的训练和预测。
二、循环神经网络（Recurrent Neural Network）循环神经网络是一种具有回路结构的神经网络模型。
它的每一个神经元都接受来自上一时刻输出的信号，并将当前的输入和上一时刻的输出作为输入，进行计算。
循环神经网络能够处理具有时序关系的数据，例如序列预测、语言模型等。
在MATLAB中，创建一个循环神经网络可以使用“layrecnet”函数。
可以设置回路层的大小、传递函数类型、训练算法等参数。
通过训练数据，同样可以使用MATLAB提供的优化算法进行网络模型的训练和预测。
三、自组织映射网络（Self-Organizing Map）自组织映射网络是一种无监督学习的神经网络模型。
它通过将输入数据投影到一个低维的节点空间中，并学习节点之间的拓扑结构。
自组织映射网络在数据聚类、特征提取等领域有广泛的应用。
在MATLAB中，创建一个自组织映射网络可以使用“selforgmap”函数。
可以设置节点空间的维度、拓扑结构、距离度量等参数。
通过输入数据，可以使用MATLAB提供的训练算法进行网络模型的训练和预测。
神经网络及深度学习(包含matlab代码).pdf
神经网络及深度学习(包含matlab代码).pdf
神经网络可以使用中间层构建出多层抽象，正如在布尔电路中所做的那样。
如果进行视觉模式识别，那么第1 层的神经元可能学会识别边；第2 层的神经元可以在此基础上学会识别更加复杂的形状，例如三角形或矩形；第3 层将能够识别更加复杂的形状，以此类推。
有了这些多层抽象，深度神经网络似乎可以学习解决复杂的模式识别问题。
正如电路示例所体现的那样，理论研究表明深度神经网络本质上比浅层神经网络更强大。
《深入浅出神经网络与深度学习》PDF+代码分析
《深入浅出神经网络与深度学习》PDF中文，249页；PDF英文，292页；配套代码。
提取码: 6sgh
以技术原理为导向，辅以MNIST 手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。
学完后，将能够通过编写Python 代码来解决复杂的模式识别问题。
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MATLAB程序代码--神经网络基础问题整理所选问题及解答大部分来源于/bbs/资料大部分为江南一纪收集整理对其他参与整理的版友（不一一列举）及资料的原创者一并表示感谢因江南对神经网络的理解也不是很多错误之处难勉请谅解有什么问题可以来/bbs/的『人工神经网络专区』交流***************************************************************** 1神经网络的教材哪本比较经典神经网络原理Simon Haykin ? 叶世?史忠植译神经网络设计神经网络书籍神经网络模型及其matlab仿真程序设计周开利（对神经网络工具箱函数及里面神经网络工具箱的神经网络模型的网络对象及其属性做了详细的论述，后者在神经网络理论与matlab7实现那本书里面是没有的）神经网络理论与matlab7实现（这本书对初学这入门还是挺不错的，看过了，就对matlab神经网络工具箱有教好的了解）神经网络设计（我认为这是一本很好的书，讲理论不是很多，看过之后就会对神经网络的原理有更好的了解）神经网络结构设计的理论与方法（这本书对提高网络的泛化能力的一些方法做了讲述，并且书后有程序，对网络结构的设计应该是挺有帮助的）摘自给初学matlab神经网络的一点建议/bbs/read.php?tid=1111&keyword=2 神经网络理论的发展与前沿问题神经网络理论的发展与前沿问题刘永?摘要系统地论述了神经网络理论发展的历史和现状，在此基础上，对其主要发展趋向和所涉及的前沿问题进行了阐述．文中还作了一定的评论，并提出了新的观点．关键词神经网络理论，神经计算，进化计算，基于神经科学和数学的研?查看原文/bbs/read.php?tid=5374&keyword=%C9%F1%BE%AD%CD%F8%C2%E73 神经网络的权值和阈值分别是个什么概念？？权值和阈值是神经元之间的连接，将数据输入计算出一个输出，然后与实际输出比较，误差反传，不断调整权值和阈值假如p1=[1 1 -1]';p2=[1 -1 -1]';属于不同的类须设计分类器将他们分开这里用单层神经元感知器初始权值w=[0.2 0.2 0.3] b=-0.3输出a1 a2a1=hardlims(w*p1+b)a2=hardlims(w*p2+b)如果不能分开，还须不断调整w,b这里说明一下权值w 阈值b 而已简单地说，阈值也可以看作一维权值，只不过它所对应的那一维样本永远是-1（也有的书上说是1），这样就把输入样本增加了一维，更有利于解决问题./bbs/read.php?tid=6078&keyword=%C9%F1%BE%AD %CD%F8%C2%E74 神经网络归一化看了研学和ai创业研发俱乐部神经网络版及振动论坛部分帖子内容，对归一化做一下整理，冒昧引用了一些他人的观点，有的未列出其名，请谅解-------------------------------------------------------------------------------------------------------关于神经网络归一化方法的整理由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行[-1，1]归一化处理，归一化方法主要有如下几种，供大家参考：（by james）1、线性函数转换，表达式如下：y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。
2、对数函数转换，表达式如下：y=log10(x)说明：以10为底的对数函数转换。
3、反余切函数转换，表达式如下：y=atan(x)*2/PI-------------------------------------------------------------------------------------------------------归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。
归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。
归一化有同一、统一和合一的意思。
无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分布；当所有样本的输入信号都为正值时，与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小，从而导致学习速度很慢。
为了避免出现这种情况，加快网络学习速度，可以对输入信号进行归一化，使得所有样本的输入信号其均值接近于0或与其均方差相比很小。
归一化是因为sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理。
所以这样做分类的问题时用[0.9 0.1 0.1]就要比用[1 0 0]要好。
但是归一化处理并不总是合适的，根据输出值的分布情况，标准化等其它统计变换方法有时可能更好。
-------------------------------------------------------------------------------------------------------关于用premnmx语句进行归一化：premnmx语句的语法格式是：[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)其中P，T分别为原始输入和输出数据，minp和maxp分别为P中的最小值和最大值。
mint 和maxt分别为T的最小值和最大值。
premnmx函数用于将网络的输入数据或输出数据进行归一化，归一化后的数据将分布在[-1,1]区间内。
我们在训练网络时如果所用的是经过归一化的样本数据，那么以后使用网络时所用的新数据也应该和样本数据接受相同的预处理，这就要用到tramnmx。
下面介绍tramnmx函数：[Pn]=tramnmx(P,minp,maxp)其中P和Pn分别为变换前、后的输入数据，maxp和minp分别为premnmx函数找到的最大值和最小值。
（by terry2008）－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－matlab中的归一化处理有三种方法1. premnmx、postmnmx、tramnmx2. restd、poststd、trastd3. 自己编程具体用那种方法就和你的具体问题有关了（by happy）－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－pm=max(abs(p(i,:))); p(i,:)=p(i,:)/pm;和for i=1:27p(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:)));end 可以归一到0 1 之间0.1+(x-min)/(max-min)*(0.9-0.1)其中max和min分别表示样本最大值和最小值。
这个可以归一到0.1-0.95 如何查看BP神经网络训练后的权值和阈值呀！！训练好的权值、阈值的输出方法是：输入到隐层权值：w1=net.iw{1,1}隐层阈值：theta1=net.b{1}隐层到输出层权值：w2=net.lw{2,1};输出层阈值：theta2=net.b{2}6 训练好的BP神经网络如何保存呀用命令save filename net;保存网络，调用时用命令load filename net;7 用BP逼近非线性函数，如何提高训练精度啊(1)调整网络结构增加网络的层数可以进一步降低误差，提高精度但会使网络复杂化，从而增加网络的训练时间。
精度的提高实际上也可以通过增加隐层神经元的数目来获得，其效果更容易观察和掌握，所以应优先考虑。
(2)初始值选取为了使误差尽可能小，需要合理选择初始权重和偏置，如果太大就容易陷入饱和区，导致停顿。
一般应选为均匀分布的小数，介于(一1，1) 。
(3)学习速率调整学习速率的选取很重要，大了可能导致系统不稳定，小了会导致训练周期过长、收敛慢，达不到要求的误差。
一般倾向于选取较小的学习速率以保持系统稳定，通过观察误差下降曲线来判断。
下降较快说明学习率比较合适，若有较大振荡则说明学习率偏大。
同时，由于网络规模大小的不同，学习率选择应当针对其进行调整。
(4)期望误差期望误差当然希望越小越好，但是也要有合适值。
8 关于BP网络优缺点的讨论/bbs/read.php?tid=3409 对初学神经网络者的小提示/bbs/read.php?tid=427&fpage=310 神经网络学习的讨论/bbs/read.php?tid=298011 权威！！！BP网络中隐层结点个数的确定！！！/bbs/read.php?tid=269&fpage=212 神经网络混合编程VB6.0中调用nnToolKit工具包程序/bbs/read.php?tid=1209在VC中使用nntoolkit工具箱/bbs/read.php?tid=1236cb6.0中调用nnToolKit工具包程序/bbs/read.php?tid=121013 用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码，所以直接利用Matlab遗传算法工具箱。
以下贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要应用于其它情况，只需改动编解码函数即可。
具体请查看/bbs/read.php?tid=292514 帮我看一下BP神经网络程序出错在哪里，愁死我了p=[1,15,25;2,15,25;3,15,25;4,15,25;1,15,25;2,5,25;2,7.5,25;2,10,25;2,15,25;]; t=[0.6169;0.7068;0.7998;0.9052;1.0881;3.4255;1.0509;0.8835;0.7068]; [pn,minp,maxp]=premnmx(p);net=newff(minmax(pn),[9,12,1],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdm');net.trainparam.show=25;net.trainparam.mc=0.9;net.trainparam.lr=0.05;net.trainparam.epochs=1000;net.trainparam.goal=0.00001;net=init(net);[net,tr]=train(net,p,t);出错的原因是Error using ==> network/trainT argets are incorrectly sized for network.Matrix must have 1 rows.---------------------------------------------------------------------------p t 的列数要相等在[pn,minp,maxp]=premnmx(p);前面加入：p=p';t=t'。