基于Matlab工具箱的神经网络设计
4、训练好的BP网络的再利用
开始
清除工作空间的变量及函数
clear
将权值、偏置、转移函数、 最小最大值读入内存
读入工作数据或直接赋值
load Wbfdata load MiMadata
工作数据归一化处理
调用unifyw
计算归一化的输出
输出数据还原处理 结束
调用returnw
trainbp-利用BP算法训练前馈网络 trainbpx-利用快速BP算法训练前馈网络 trainlm-利用L－M规则训练前馈网络 调用格式（以单隐层BP网络为例）:
[W1,b1,W2,b2,te,tr] = trainbp(W1,b1,'tansig',W2,b2,'purelin', X, T, tp)
（2）绘Ｘ－Ｔ图 plot(X,T,'+')； title('Training vectors')； xlabel('Input vector X')； ylabel('Target vector T')； pause %按任意键看初始化及训练网络
（ 3）初始化网络 n1=5； [W1,b1,W2,b2] = initff(X,n1,'tansig',T,'purelin')；
修 改 后 第 一 层
实训 际练 训步 练数 次与 数对
修 改 前 第 一 层
tp=[tp 1， tp 2， tp 3， tp 4]； tp 1 =100 （学习过程显示频率） tp 2 =20000 （最大训练步数） tp 3 =0.001 （误差平方和指标） tp 4 =0.01 （学习率）
权
应
（4）训练网络 fpd=100； % 学习过程显示频率 mne=20000；% 最大训练步数 sse=0.001； % 误差平方和指标 lr =0.01； % 学习率 tp=[fpd, mne, sse, lr]； [W1,b1,W2,b2,te,tr] = trainbp(W1,b1,'tansig',W2,b2,'purelin',X,T,tp)； pause %按任意键看误差相对训练步数曲线图
权
值
误
值
差
3）仿真函数（simuff ） 根据输入值计算BP网络的输出值。 利用该函数即可计算检验样本点上的误差，从而检测网络
的推广能力。 调用格式（以单隐层BP网络为例）:
y = simuff(x,W1,b1,'tansig',W2,b2,'purelin')
2、训练BP网络的M文件
完成一个BP网络的训练，除了前面介绍的三大步骤，尚须进行数据 的输入输出，打印误差曲线等辅助工作，所有这些命令放在一个M文件中 来完成。
结论：在结果不理想时（如训练误差过大），不要急着改变运行参数， 多运行几遍。
(2) 采用trainbp/trainbpx/trainlm的效果不一样,
最大训练步数 mne=1000，学习率lr=0.01时，给定累计误差SSE=0.01， 隐节点数n1=6
采用trainbp： 实际训练步数ps=1000 实际累计误差sse=0.56
Elman递归网络、径向基函数网络、Hopfield网络，自映射网 络。
由于BP网络应用广泛，本章只介绍BP网络各工具函数的 使用。
1、BP网络的训练 BP网络的训练，可高度归纳为右图三
大步骤。
其中权值初始化、训练网络、检验网 络都可调用相应的工具函数。调用时， 只需将这些工具函数视为黑箱，知道 输入什么得到什么即可。
1 s1 f(·) y1
w x1 1 j1
· ·
·
xi xn
w i · · ji w·
n · jn ·
·
j sj f(·) yj
· · ·
m sm f(·) ym
n
s j w ji xi j
i 1
n
X
T[WyXj]
f(
Y
i1
w ji
xi
j )
计算中涉及到(权a) 值，必须给出一个初(始b) 权值。初始权值是程序中随机 生成的，故每次权值不一样。
始 入结
出
化 向 点 函数 向
函 量数
量
数
名
对数型S 函数
1V
W
1 fz(·)
s1
z1
1 fy(·)
s1
y1Biblioteka x1 ixi xn nvk1 vki
vkn
k
sk
fz(·)
zk
q
wj1
wjk
j
fy(·)
sj
yj
wjq
s z fz(·)
q
q
sm fy(·) m
ym
2）训练函数（ trainbp ） 根据样本训练网络（即修改权值）。
1）网络结构
采用1×5×1的单隐层BP网络。
2）M文件
（1）输入数据
clf
clc X= -1:0.1:1；
T= [-0.9602 -0.5770 -0.0729 0.3771 0.6405 0.6600 0.4609 0.1336 –
0.2013 -0.4344 -0.5000 -0.3930 -0.1647 0.0988 0.3072 0.3960 0.3499 0.1816 -0.0312 -0.2189 -0.3201]；
echo off
3）Matlab的运行
实际训练次数
te=2070次
实际误差平方和 pe=0.00999232
给定点的逼近误差 err=-0.0093
(每次运行结果不一样)
讨论:
(1) 每次运行结果不一样 ANN的训练过程(即权值的修改)是:正向传播计算实际输出,反向传播修
改权值。
以单层BP网络为例，在正向传播时，净输入、实际输出分别为：
当 n1=2，实际累计误差sse=1.60703 指定点（x=0.5）的误差err=0.3960
n1=6, 实际累计误差sse=0.02 指定点（x=0.5）的误差err=0.05
n1=10, 实际累计误差sse=0.01 指定点（x=0.5）的误差err=0.03
结论是：隐节点数越多，训练误差越小。
当lr=0.02 实际训练步数ps=1000 实际累计误差sse= 0.016
当lr=0.03 实际训练步数ps=1000 实际累计误差sse= 0.011
结论：学习率太小，收敛太慢； 学习率太大，收敛快，但波动；
3、数据归一化时训练BP网络的M文件
开始
输入已知参数
数据归一化处理
调用unify.m
采用trainbpx： 实际训练步数ps=1000 实际累计误差sse=0.01
采用trainlm： 实际训练步数ps=22 实际累计误差sse=0.01
结论： trainlm最快， trainbp最慢
(3)隐节点数对训练误差的影响 采用trainbp 最大训练步数 mne=1000，学习率lr=0.01时，给定累计误差SSE=0.01
开始
输入已知参数
权值初始化 训练网络 检验网络 结束
1）初始化函数（initff） 前馈网络权值和偏置的初始化。
调用格式（以单隐层BP网络为例): [W1,b1,W2,b2] = initff(X, n1, 'tansig', T, 'purelin')
第第 一一 层层 权偏 值置
初 输 隐 正切型S 输
（5）绘误差平方和相对训练步数曲线图
ploterr(tr,sse)
pause
%按任意键看函数逼近
（7）函数逼近 x=0.5； % 训练样本的一个输入 t=0.3960 % 训练样本的对应目标
y = simuff(x,W1,b1,'tansig',W2,b2,'purelin') err=y-t % 检查网络对训练样本的逼近误差
权值初始化 训练网络 检验网络
存储权值和偏值 结束
save Wbfdata W1 W2 b1 b2 f1 f2 （将权值、偏置、转移函数存于文 件名为Wbfdata 的文件中）
save MiMadata XMi XMa TMi Tma（将样本的输入/输出最小最大 值存于文件名为MiMadata的文件 中）
第六章
基于Matlab工具箱的神经网络设计
1、BP网络的训练 2、训练BP网络的M文件 3、数据归一化时训练BP网络的框图 4、训练好的BP网络的再利用
对于一般的神经网络设计，Matlab的神经网络工具箱完全
能满足用户的需要。 目前，Matlab主要有四大工具箱和30多个附属工具箱，神
经网络工具箱属于附属工具箱的内容。 在神经网络工具箱中，设有感知器、线性网络、BP网络，
(4)学习率对训练误差的影响 采用trainbp 最大训练步数 mne=1000，给定累 计误差SSE=0.01， n1=6
当lr=0.002 实际训练步数ps=1000 实际累计误差sse= 0.3960 指定点（x=0.5）的误差err=0.05
当lr=0.01 实际训练步数ps=1000 实际累计误差sse= 0.021
以一个例子来说明。 例：设计一BP网络，使之完成下面的非线性映射。已知训练样本集为：
输入向量X＝－1：0.1：1； 目标向量T＝ ［-0.9602 -0.577 0.0729 0.3771
0.6405 0.6600 0.4609 -0.2013
-0.4344 -0.5 -0.3930 0.1647
0.0988 0.3072 0.3960 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2183 -0.32］ 用plot(X,T,’*’)可打印这些样本点。
MATLAB神经网络工具箱详解
MATLAB 图形用户界面功能:——作者：强哥1573：2017-09-01 nnstart - 神经网络启动GUInctool - 神经网络分类工具nftool - 神经网络的拟合工具nntraintool - 神经网络的训练工具nprtool - 神经网络模式识别工具ntstool - NFTool神经网络时间序列的工具nntool - 神经网络工具箱的图形用户界面。
查看- 查看一个神经网络。
网络的建立功能。
cascadeforwardnet - 串级，前馈神经网络。
competlayer - 竞争神经层。
distdelaynet - 分布时滞的神经网络。
elmannet - Elman神经网络。
feedforwardnet - 前馈神经网络。
fitnet - 函数拟合神经网络。
layrecnet - 分层递归神经网络。
linearlayer - 线性神经层。
lvqnet - 学习矢量量化（LVQ）神经网络。
narnet - 非线性自结合的时间序列网络。
narxnet - 非线性自结合的时间序列与外部输入网络。
newgrnn - 设计一个广义回归神经网络。
newhop - 建立经常性的Hopfield网络。
newlind - 设计一个线性层。
newpnn - 设计概率神经网络。
newrb - 径向基网络设计。
newrbe - 设计一个确切的径向基网络。
patternnet - 神经网络模式识别。
感知- 感知。
selforgmap - 自组织特征映射。
timedelaynet - 时滞神经网络。
利用网络。
网络- 创建一个自定义神经网络。
SIM卡- 模拟一个神经网络。
初始化- 初始化一个神经网络。
适应- 允许一个神经网络来适应。
火车- 火车的神经网络。
DISP键- 显示一个神经网络的属性。
显示- 显示的名称和神经网络属性adddelay - 添加延迟神经网络的反应。
closeloop - 神经网络的开放反馈转换到关闭反馈回路。
在MATLAB中使用卷积神经网络的方法
在MATLAB中使用卷积神经网络的方法近年来，深度学习技术飞速发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为计算机视觉领域的主流模型。
CNN通过模拟人脑视觉系统的工作原理，可实现图像识别、目标检测、图像分割等任务。
而在实际应用中，MATLAB作为一款专业的数值计算软件，提供了强大的工具箱和函数库，使得使用卷积神经网络变得更加简便。
一、MATLAB中的CNN工具箱介绍MATLAB中的Deep Learning Toolbox提供了用于设计、训练和部署深度学习模型的功能。
在CNN方面，Deep Learning Toolbox提供了一系列用于构建卷积神经网络的函数和类。
其中，最常用的是convnet系列函数，可以用于创建并配置具有不同层结构的CNN模型。
此外，Deep Learning Toolbox还提供了用于图像数据增强、特征提取、预训练网络等功能，极大地方便了用户进行卷积神经网络实验和应用。
二、创建卷积神经网络模型在MATLAB中，创建卷积神经网络模型一般需要以下步骤：1. 导入数据集：将图像数据集导入MATLAB环境中。
可以使用ImageDatastore类来管理图像数据集，方便读取和处理数据。
2. 数据预处理：对导入的图像数据进行预处理，常见的预处理操作包括图像归一化、随机翻转、旋转等，以增强模型的鲁棒性。
3. 定义网络结构：使用convnet系列函数来定义卷积神经网络的结构。
可以通过添加卷积层、池化层和全连接层来构建自己需要的网络结构。
4. 配置网络参数：通过设置网络参数，如卷积核大小、卷积步长、池化大小等，来进一步调整网络结构和性能。
5. 训练网络：使用训练数据集对卷积神经网络进行训练。
可以选择不同的训练算法和优化器，如随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）和Adam。
6. 评估模型：使用独立的测试数据集对训练好的模型进行评估，计算准确率、精确率、召回率等指标，以评估模型的性能。
如何进行MATLAB神经网络的训练和预测
如何进行MATLAB神经网络的训练和预测【第一章】MATLAB神经网络的基础知识神经网络是一种模拟人类神经系统运行方式的计算模型，它通过模拟人类的感知、学习和决策过程，可以对复杂的问题进行处理和求解。
在实际应用中，MATLAB是一个常用的工具来进行神经网络的训练和预测。
本章将介绍MATLAB 神经网络的基础知识，包括神经网络的原理、MATLAB的神经网络工具箱以及神经网络训练和预测的一般步骤。
1.1 神经网络的原理神经网络由神经元（neuron）组成，每个神经元接收多个输入并产生一个输出。
神经网络的基本单元是感知器（perceptron），它由权重、偏置和激活函数组成。
权重决定了输入对输出的影响程度，偏置用于调整输出的偏移量，激活函数用于处理神经元的输出。
通过调整权重和偏置，神经网络可以学习和适应不同的输入输出模式。
常见的神经网络包括前馈神经网络（feedforward neural network）、循环神经网络（recurrent neural network）和卷积神经网络（convolutional neural network）。
前馈神经网络是最基本的神经网络类型，信息只能在网络中的一个方向流动，即从输入层到输出层。
循环神经网络具有反馈连接，可以记忆之前的状态信息，适用于序列数据的处理。
卷积神经网络则主要用于图像和语音等二维数据的处理。
1.2 MATLAB神经网络工具箱MATLAB提供了一个神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），用于设计、训练和模拟神经网络。
该工具箱包括多种神经网络类型、各种激活函数、训练算法和性能函数等各种功能模块。
使用MATLAB神经网络工具箱可以方便地进行神经网络的建模和仿真。
在MATLAB神经网络工具箱中，神经网络被表示为一个网络对象（network object）。
网络对象由一系列图层（layer）组成，每个图层由若干个神经元组成。
网络对象还包括连接权重矩阵、偏置向量和训练参数等属性。
如何利用Matlab进行神经网络训练
如何利用Matlab进行神经网络训练神经网络训练是机器学习领域中不可或缺的一环，而Matlab作为一种功能强大的数值计算和科学研究工具，提供了丰富的神经网络训练相关函数和工具箱，为我们提供了便利。
本文将介绍如何利用Matlab进行神经网络训练，从基础概念到具体实现的技巧，希望能够给读者一些启发和指导。
一、神经网络概述神经网络是一种由神经元和连接它们的权重构成的模型，其模拟了人类大脑的信息处理方式。
在神经网络中，神经元接收来自输入层或其他神经元的输入，并通过激活函数计算输出。
神经元之间的连接权重决定了信号在网络中的传递和加权。
二、神经网络的训练神经网络的训练是通过调整连接权重，使得网络对给定输入能够产生期望的输出。
训练的目标是最小化网络的误差，并提高网络的泛化能力。
在神经网络训练中，最常用的方法是反向传播算法（Backpropagation），即基于链式法则计算误差对连接权重的偏导数，并利用梯度下降算法进行权重的更新。
三、Matlab中的神经网络工具箱Matlab提供了用于神经网络建模和训练的专用工具箱，包括网络创建与配置、数据预处理、训练算法、性能评估等功能。
在开始使用神经网络工具箱前，需要先安装并加载工具箱，可以通过运行命令"neural network toolbox"进行加载。
四、神经网络的建模和配置在利用Matlab进行神经网络训练前，首先需要对网络进行建模和配置。
首先确定网络的拓扑结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量和连接方式。
可以使用Matlab提供的"feedforwardnet"函数创建前馈神经网络，或者"patternnet"函数创建模式识别神经网络。
然后，需要对网络的参数进行配置，包括激活函数、训练算法、训练参数等。
Matlab提供了多种激活函数和训练算法的选择，可以根据具体任务的需求进行调整。
例如，可以使用sigmoid或ReLU激活函数，可以使用反向传播、Levenberg-Marquardt等训练算法。
matlab神经网络43个案例分析
MATLAB神经网络43个案例分析简介神经网络（Neural Network）是一种模拟人类神经元行为的计算模型，它通过对大量输入数据进行训练，学习到输入和输出之间的复杂关系。
MATLAB是一个强大的数学计算工具，具有丰富的神经网络函数和工具箱，可以用于神经网络的设计、训练和应用。
本文将介绍43个使用MATLAB进行神经网络分析的案例，主要包括神经网络的基本概念、神经网络模型的建立、参数的调整和优化等方面。
二级标题1: 基本概念在开始具体的案例分析之前，首先理解神经网络的基本概念是非常重要的。
三级标题1: 神经元神经网络的基本单元是神经元（Neuron），它模拟了生物神经元的工作原理。
神经元接收多个输入信号，并通过一个激活函数产生输出信号。
常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数等。
三级标题2: 神经网络的结构神经网络由多层神经元组成，通常包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入，隐藏层用于处理中间信息，输出层产生最终的输出。
三级标题3: 前向传播和反向传播神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个步骤。
前向传播是通过输入数据按照网络结构进行计算，得到输出结果。
反向传播是根据输出结果与真实结果之间的误差，通过调整网络参数来提高模型性能。
二级标题2: 案例分析三级标题4: 案例1: 图像分类本案例通过使用神经网络和MATLAB工具箱，对手写数字图像进行分类。
首先，将图像数据转化为向量形式，并通过网络进行训练。
然后，将训练好的网络用于分类未知图像，并评估分类性能。
三级标题5: 案例2: 时序预测本案例使用神经网络来预测时间序列数据。
通过对历史数据进行训练，建立时序模型，并利用该模型来预测未来的数据。
通过调整网络结构和参数，提高预测准确性。
三级标题6: 案例3: 异常检测本案例利用神经网络进行异常检测。
通过对正常数据进行训练，建立正常模型，并使用该模型检测异常数据。
通过调整网络的灵敏度和阈值，提高异常检测的性能。
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。
使用Matlab进行神经网络优化问题求解的方法
使用Matlab进行神经网络优化问题求解的方法一、引言在当今信息时代，神经网络已经成为解决复杂问题的重要工具。
随着计算能力的提升，神经网络优化问题的求解变得越来越重要。
而Matlab作为一种强大的科学计算软件，能够提供丰富的工具和函数来解决神经网络优化问题。
本文将介绍如何使用Matlab来解决神经网络优化问题。
二、神经网络优化问题的建模在使用Matlab解决神经网络优化问题之前，首先需要对问题进行建模。
通常来说，神经网络优化问题可以分为两类：单目标优化问题和多目标优化问题。
单目标优化问题是指希望优化网络的某个特定输出，常见的问题有回归问题和分类问题。
而多目标优化问题则是希望在多个指标上获得最优解，常见的问题有多目标分类和多目标回归问题。
在建模过程中，需要确定网络的结构和参数。
神经网络的结构通常由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接受原始数据，隐藏层进行特征提取，输出层给出最终的结果。
而参数则包括权重和偏置，这些参数需要进行调整以达到最优解。
三、使用Matlab解决单目标优化问题1. 数据准备在解决单目标优化问题之前，首先需要准备好数据集。
数据集应该包含输入值和对应的目标值。
2. 网络训练使用Matlab的神经网络工具箱，可以方便地进行网络训练。
首先，需要创建一个神经网络对象，并设置好网络的结构和参数。
然后，使用训练函数对网络进行训练，常见的训练函数有Levenberg-Marquardt算法和梯度下降算法。
通过训练函数，可以不断调整网络的权重和偏置，直到达到最优解。
3. 网络评估训练完网络后，需要对网络进行评估。
可以使用测试数据集来评估网络的性能，通常采用预测误差、准确率等指标来评估网络的表现。
四、使用Matlab解决多目标优化问题解决多目标优化问题与解决单目标优化问题的方法类似，只是目标变成了多个。
可以使用多种方法来解决多目标优化问题，如加权法、约束法和分级法等。
1. 加权法加权法是一种常用的解决多目标优化问题的方法。
应用MATLAB工具箱在VC++中实现神经网络的程序设计
我 们 通 过 ＭＡＴ ＡＢ 引 擎 函 数 库 的 使 用 ， 分 发 挥 Ｌ 充
了 ＶＣ ＋ ＋ 和 ＭＡＴ Ｉ ＡＢ 两 者 的 长 处 。 们 通 过 ＶＣ ＋ ＋ 我 开 发 出 的 友 好 界 面 与 用 户进 行 Ｉ ／Ｏ 操 作 ， 用 ＭＡＴ 应 ．
的 界 面 开发 功 能 ， 充 分 利 用 了 Ｍ Ｔ Ａ 的 复 杂 运 算 和 处理 能 力 ， 又 Ａ ＬＢ 并把 这 一 技 术 应 用 于神 经 网络 程 序 的 设 计 ， 得 了很 好 的 效 取
果。
关键 词： ＭＡＴ Ａ 引擎库函数 Ｖ Ｌ Ｂ Ｃ＋＋ 神经 网络 工具箱
是 ， ＭＡＴ ＡＢ 是 一 种 基 于 命 令 行 窗 口 的 解 释 执 行 的 编 Ｌ 程一 种 高级 它 另 由 语 言 ， 能 对 硬 件 直 接 进 行 操 作 ， 以 不 能 满 足 某 些 不 所
近 年 来 ， 于 神 经 网 络 具 有 在 处 理 环 境 信 息 十 分 由
复 杂 、 识 背 景 不 清 楚 和 推 理 规 则 不 明 确 的 问 题 时 省 知 去 了 系 统 辨 识 过 程 ， 及 其 具 备 自适 应 、 学 习 和 容 以 自 错 性 好 等 优 点 ， 经 广 泛 地 应 用 于 控 制 和 故 障 诊 断 等 已
些 实 际 工 程 问 题 之 中 。 此 ， 发 出 一 种 高 效 、 用 因 开 易
的神 经 网络 程序 是 很有 价 值 的 。
Ⅱ
使 用的软 件
ＭＡＴ ＡＢ 是 Ｍａｈ Ｗ ｏ ｋ Ｌ ｔ ｒ ｓ公 司 于 １ ８ ＠ 推 出 的 一 ９２ ￣
神经网络Matlab应用
确定信息的表达方式
将研究领域的数据抽象成神经网络可以接受的数据形式， 将研究领域的数据抽象成神经网络可以接受的数据形式， 实际存在的几种形式： 实际存在的几种形式： *数据样本已知 *数据样本间的关系不明确 *输入或输出的模式是连续的或是离散 输入或输出的数据按模式模式进行分类，可分为平移、 *输入或输出的数据按模式模式进行分类，可分为平移、旋 转、伸缩等模式形式 *数据样本的预处理 将数据样本分为训练样本和 *将数据样本分为训练样本和测试样本
基于神经网络的Matlab应用 基于神经网络的Matlab应用 Matlab
管科经网络模型中主要应用 Matlab神经网络工具箱的在神经网络模型中主要应用
• 函数逼近和模型拟合 • 信息处理和预测 • 神经网络控制 • 故障诊断 ***
在实际应用中,面对一个具体的问题时, 在实际应用中,面对一个具体的问题时,首先要分析 用神经网络求解问题的性质,然后依据问题特点, 用神经网络求解问题的性质,然后依据问题特点,确 定神经网络模型,最后对网络进行训练、仿真等. 定神经网络模型,最后对网络进行训练、仿真等.
基于Matlab的概率神经网络的实现及应用
Ｋｅ ｒｓ Ｐｏａ ｉｓｃＮ ｕａ Ｎ ｔｏｋ Ｐ Ｎ） Ｍａ ａ ；ｃ ｓ ｃｔｎ ｆ ｉ ｅ ｉ ｙｗｏｄ ：ｒｂｂｌｔ ｅｒｌ ｅｗ ｒ（ Ｎ ； ｔ ｂ ｌ ｉ ａｏ ； ａｇ ｆ ｉｉ ｌ ｓ ｉ ａ ｆ ｉ ｔ ｕ ｌｅ
０ 引 言
概 率 神 经 网 络 （ ｒｂｂｌｔ Ｎ ｕａ Ｎ ｔｏｋ Ｐｏａｉｓｃ ｅｒｌ ｅ ｒ， ｉｉ ｗ
苏 亮， 宋绪丁７ ０６ ） 陕 １０４ 摘要 ： 介绍概率神经 网络 （ Ｎ 的模型和基 本算 法， Ｐ Ｎ） 以及 利用 Ｍａａ ｔ ｂ神经 网络 工具箱设 计 Ｐ Ｎ网络 的方法和 步骤 ， ｌ Ｎ 实现 对网络的设计、 训练 、 仿真。针 对某水泥泵车臂 架细部 焊接 结构的疲劳寿命 实验数据 ， 应用 Ｐ Ｎ的 分类功能对 实验数 据 Ｎ
Ｉ ｐ ｅ ｎｔ ｔｏ ｎ ｍ ｌ ｍｅ ａ ｉ ｎ ａ ｄ Ａｐｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｏ ｂｉｉｔｃ Ｎｅ ａ ｔ ｒ ｓ ｄ ｏ ａ ｌ ｂ ｌｃ ｔｏ ｆＰｒ ｂａ ｌｓｉ ｕｒ ｌＮｅ ｗｏ ｋ Ｂａ ｅ ｎ Ｍ ｔａ
Ｓ ｉｎ Ｕ Ｌ ａ ｇ，Ｓ ＮＧ Ｘｕ ｄｎ Ｏ —ｉｇ
领域 中被广 泛应用 。
Ｍａ ａ ｌ ｆ ｂ是 由美 国 Ｍａｈ ｒｓ公 司开 发 的集 数 值 ｔ Ｗｏｋ
本 文将 以 Ｍａａ７０ １ 发 环境 ， 绍 神 经 网络 ｌ ｆｂ ．． 开 介 工具 箱 及 其 相 关 函数 ， 述 利 用 Ｍａａ 经 网络 工 论 ｄｂ神 具箱 实现概 率神 经 网络 模型 的建立 步骤及 其应 用 。
１ 概 率神 经 网络 的 模 型
进行 训练仿真处理 ， 得到对臂 架细部结构疲 劳寿命的预测分类 结果 ， 验证 了此方法的可靠性。 关键 词 ： 概率神 经 网络（ Ｎ ；Ｍ ｄ ｂ 分 类；疲劳寿命 Ｐ Ｎ） ａ ａ ；