Matlab 神经网络工具箱介绍
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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。
MATLAB神经网络工具箱
响应函数 y = σ ( s) 的基本作用：
1、控制输入对输出的激活作用； 2、对输入、输出进行函数转换； 3、将可能无限域的输入变换成指定的有限范 围内的输出。
根据响应函数的不同，人工神经元 有以下几种类型：
阈值单元
响应函数如图a所示,
线性单元
其响应函数如图b所示
非线性单元
常用响应函数为S型(Sigmoid)函数，如图c、 d所示
确定网络模型
选择模型的类型和结构，也可对原网络进行变形和扩充
网络参数的选择
确定输入输出神经元数目
训练模型的确定
选择合理的训练算法，确定合适的训练步数，指定适当的训练目标误 差
网络测试
选择合适的测试样本
人工神经元的一般模型
神经元模型及其简化模型如图所示，输入向
T p = [ p , p , Λ p ] 量 1 2 R 、权值矩阵 w = [ w1,1 , w1, 2 , Λ ，, w1, R ]
与阈值的加权和（内积运算）送入累加器，形成 净输入，即：
人工神经元模型
图中，xi(i＝1，2，…，n)为加于输入端(突触)上的 输入信号；ωi为相应的突触连接权系数，它是模拟 突触传递强度的—个比例系数, ∑表示突触后信号的 空间累加；θ表示神经元的阈值，σ表示神经元的响 应函数。该模型的数学表达式为：
n
(3)误差平方和sse(sum squared error)
n
sse = ∑ (t k − ak )
k =1
2
无教师学习(无监督学习)
MATLAB工具箱中的神经网络结构
1.人工神经元的一般模型 在 s=
n
∑ ωi xi − θ 中，令 b = −θ
i =1
Matlab与神经网络工具箱(经典资料-免费分享)
2.4.6 单个矩阵元素的赋值与运算
Matlab允许用户对一个矩阵地单个元素进行赋值 和操作。 Matlab还允许对子矩阵进行定义和处理。 A（：，j）表示A矩阵的第j列元素； A（i，：）表示A矩阵的第i列全部元素。 A（：，1）=[1，4，7] A（2，：）=[4，5，6]
2.5 Matlab的控制语句
2.7.2 基本X-Y图形 plot 线性图形 title 图形标题 xlabel X轴标记 ylable Y轴标记 text 文本注释 grid 网格线 hold 保持当前图形 subplot 在一个图形窗口画多个坐标图。 例：subplot（2，3，2）；plot（X）表示在2行3 列的大图形中的第2号图中画X的形状。
2.8神经网络工具箱常用函数列表
2.8.1重要的感知器神经网络函数
初始化： 训练： 仿真： 学习规则： initp trainp simup learnp
2.8.2线性神经网络函数
初始化： 设计： 仿真： 离线训练： 在线自适应训练： 学习规则： initlin solvelin simulin trainwh adaptwh learnwh
2.3.2 Matlab的保留字符串
判断0元素用的误差限eps，其默认值为
eps=2.2204×10-16 pi表示圆周率 Inf表示无穷大。Matlab允许的最大数据为 1.797693×10308；一个数据大于此数则认为是 Inf。1/0产生Inf。 即使在Matlab中保留了若干字符串，它们还可以 重新进行赋值。如果用户想将判0的误差限扩 大10倍，则可以采用eps=10×eps命令来进行修 正。
严格的说，Matlab并不是一种计算机语言，因为 用它编写出来的程序并不能脱离Matlab环境而 执行，但从功能上说，Matlab已经完全具备了 计算机语言的结构和性能，因此我们也习惯的 称之为Matlab语言。 Matlab 5.3以上版本提供了C/C++的接口，通过另 外一个工具MatCom，能用Visual C＋＋调用 Matlab编写的程序，从而大大减少C＋＋程序的 编写难度。此工具我已经用过，效果不错。
Matlab神经网络工具箱介绍ppt课件
自然语言处理
利用神经网络实现文本分类、机器翻译等功 能。
计算机视觉
通过神经网络提高图像识别、目标检测等任 务的准确率。
语音识别
利用神经网络实现更高效和准确的语音转文 字和语音合成。
控制与决策
在机器人、自动驾驶等领域，神经网络能够 提高系统的智能水平和决策能力。
THANKS.
MATLAB神经网络工具箱特点
易于使用 高度可定制 强大的可视化功能 广泛的集成
MATLAB神经网络工具箱提供了直观的图形用户界面，使得用 户可以轻松地创建、训练和测试神经网络模型。
用户可以根据需要自定义神经网络的架构、训练参数和性能指 标。
该工具箱支持数据可视化，使得用户可以更好地理解数据和神 经网络的性能。
初始化网络权重
随机初始化神经网络的权 重和偏置项。
训练神经网络
前向传播
根据输入数据计算输出结果， 计算误差。
反向传播
根据误差调整权重和偏置项， 更新网络参数。
选择优化算法
选择适合的优化算法，如梯度 下降、牛顿法等。
设置训练参数
设置训练轮数、学习率等参数 ，控制训练过程。
测试神经网络
01
测试数据集
混合模型
结合多种神经网络结构和 算法，实现更高效和准确 的预测。
MATLAB神经网络工具箱未来发展方向
集成更多算法
不断集成最新的神经网络算法，满足不同领域 的需求。
优化工具箱性能
提高工具箱的运行速度和稳定性，降低使用门 槛。
增强可视化功能
提供更丰富的可视化工具，帮助用户更好地理解和分析神经网络。
神经网络在人工智能领域的应用前景
MATLAB神经网络
02
工具箱
Matlab_神经网络工具箱(GUI界面的使用方法)(看完)
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• <step.4>训练网络 • Network/Data Manager窗口中选中network1， 双击或Open…。打开如下图 • 在Train中，见下页图，
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可以看出,该窗口为一个多页面对话框,在 Train 页面有2个子页面： ●Training ：训练数据(Training Data)的输入 向量(Inputs )选择为p,目标向量(Targets)选 择为t;训练结果(Training Results)的输出变 量(outputs ) 和误差性能变量(Errors)采用 系统自动生成的network1 _ output,和 network1 _ errors,当然它们也可以由用户重 新定义。
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• <step.6>结果Export和Save • Network/Data Manager窗口中点击Export… • 选择一个或多个变量，Export（导出至 Workspace）或Save（存储为*.mat文件）
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• <step.7>加载先前仿真过的网络于nntool • 假设已通过step 6将先前的网络等数据保存至 mat文件里，那么可以通过Import，将网络和 数据导入至nntool，过程同step.2中Load from disk file
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1图形用户界面简介 函数nntool 的详解见help文档。在MATLAB 命令窗口(cork\data manager(网络／ 数据管理器窗补如图1 所示。) （或点击Start/Toolboxes/Neural Network）
Matlab神经网络工具箱
梯度下降法：
wkj ek p j
W epT
delta学 习规则
对于多层感知器网络：扩展的delta学习规 则，BP算法
前馈神经网络及其主要方法
前馈神经网络(feed
forward NN)：各神经元 接受前级输入，并输出到下一级，无反馈， 可用一有向无环图表示。 前馈网络通常分为不同的层(layer)，第i层的 输入只与第i-1层的输出联结。 可见层：输入层(input layer)和输出层(output layer) 隐层(hidden layer) ：中间层
a f (n) n
a
n
Sigmoid函数
Sigmoid
特性：
Function ：
1 a f (n) 1 e n
值域a∈(0,1) 非线性，单调性 无限次可微 |n|较小时可近似线性 函数 |n|较大时可近似阈值 函数
en e n a tanh(n) n n e e
BP神经网络的特点
非线性映射能力 能学习和存贮大量输入-输出模式映射关系，而无需事 先了解描述这种映射关系的数学方程。只要能提供足 够多的样本模式对供网络进行学习训练，它便能完成 由n维输入空间到m维输出空间的非线性映射。
泛化能力 当向网络训练时输入未曾见过的非样本数据时，网络 也能完成由输入空间向输出空间的正确映射。这种能 力称为泛化能力。
1 1 T 2 J ( n ) ek ( n ) e ( n )e( n ) 2 k 2
1 1 T 2 J E ek (n ) E e (n )e(n ) 2 2 k
第八章 人工神经网络 19
误差纠正学习
wk J 对于感知器和线性网络：
wkj ek p j
W epT
delta学 习规则
对于多层感知器网络：扩展的delta学习规 则，BP算法
前馈神经网络及其主要方法
前馈神经网络(feed
forward NN)：各神经元 接受前级输入，并输出到下一级，无反馈， 可用一有向无环图表示。 前馈网络通常分为不同的层(layer)，第i层的 输入只与第i-1层的输出联结。 可见层：输入层(input layer)和输出层(output layer) 隐层(hidden layer) ：中间层
a f (n) n
a
n
Sigmoid函数
Sigmoid
特性：
Function ：
1 a f (n) 1 e n
值域a∈(0,1) 非线性，单调性 无限次可微 |n|较小时可近似线性 函数 |n|较大时可近似阈值 函数
en e n a tanh(n) n n e e
BP神经网络的特点
非线性映射能力 能学习和存贮大量输入-输出模式映射关系，而无需事 先了解描述这种映射关系的数学方程。只要能提供足 够多的样本模式对供网络进行学习训练，它便能完成 由n维输入空间到m维输出空间的非线性映射。
泛化能力 当向网络训练时输入未曾见过的非样本数据时，网络 也能完成由输入空间向输出空间的正确映射。这种能 力称为泛化能力。
1 1 T 2 J ( n ) ek ( n ) e ( n )e( n ) 2 k 2
1 1 T 2 J E ek (n ) E e (n )e(n ) 2 2 k
第八章 人工神经网络 19
误差纠正学习
wk J 对于感知器和线性网络：
Matlab神经网络工具箱(经典教程)
注意输入元素个数 R 和神经元个数 S 通常是不等的，我们也并不需要这两者相等。你 也可以建立一个简单的复合神经元层，它将上面所示的网络并行的合在一起，使用不同的转 移函数。所有的网络都有相同的输入，而每一个网络都会产生输出。
输入向量元素经加权矩阵 W 作用输入网络。
W= 注意加权矩阵 W 的行标标记权重的目的神经元，列标标记待加权的输入标号。因此，的
乘上权重
得到加权值输入求和节点。它们的和是 Wp，单行矩阵 W 和向量 p 的点乘。
这个神经元有一个偏置 b，它加在加权的输入上得到网络输入 n，和值 n 是转移函数 f 的参数。表达式自然可用 MATLAB 代码表示为： n =W*p + b
可是，用户很少要写如此底层的代码，因为这些代码已经被建立到函数中来定义和模拟 整个网络。上面所示的图包括了许多细节。当我们考虑有许多神经元和可能是许多神经元组 成的多层网络时，我们可能会漏掉许多细节。因此，作者设计了一个简洁的符号代表单个神 经元。这个符号如下图中所示，它将会在以后的多重神经元电路中用到。
标号表示从输入信号的第二个元素到第一个神经元的权重是 。有 S 个神经元和 R 个输入元 素的神经网络也能够简化成以下符号：
这里，p 是一个有 R 个元素的输入向量，W 是一个 SxR 的矩阵，a 和 b 是有 S 个元素 的向量。如前面所定义的，神经元层包括权重矩阵，乘法运算，偏置向量 b，求和符和转移 函数框。
神经网络领域已经有 50 年的历史了，但是实际的应用却是在最近 15 年里，如今神经网 络仍快速发展着。因此，它显然不同与控制系统和最优化系统领域，它们的术语、数学理论 和设计过程都已牢固的建立和应用了好多年。我们没有把神经网络工具箱仅看作一个能正常 运行的建好的处理轮廓。我们宁愿希望它能成为一个有用的工业、教育和研究工具，一个能 够帮助用户找到什么能够做什么不能做的工具，一个能够帮助发展和拓宽神经网络领域的工 具。因为这个领域和它的材料是如此新，这个工具箱将给我们解释处理过程，讲述怎样运用 它们，并且举例说明它们的成功和失败。我们相信要成功和满意的使用这个工具箱，对范例 和它们的应用的理解是很重要的，并且如果没有这些说明那么用户的埋怨和质询就会把我们 淹没。所以如果我们包括了大量的说明性材料，请保持耐心。我们希望这些材料能对你有帮 助。
输入向量元素经加权矩阵 W 作用输入网络。
W= 注意加权矩阵 W 的行标标记权重的目的神经元，列标标记待加权的输入标号。因此，的
乘上权重
得到加权值输入求和节点。它们的和是 Wp，单行矩阵 W 和向量 p 的点乘。
这个神经元有一个偏置 b，它加在加权的输入上得到网络输入 n，和值 n 是转移函数 f 的参数。表达式自然可用 MATLAB 代码表示为： n =W*p + b
可是，用户很少要写如此底层的代码，因为这些代码已经被建立到函数中来定义和模拟 整个网络。上面所示的图包括了许多细节。当我们考虑有许多神经元和可能是许多神经元组 成的多层网络时，我们可能会漏掉许多细节。因此，作者设计了一个简洁的符号代表单个神 经元。这个符号如下图中所示，它将会在以后的多重神经元电路中用到。
标号表示从输入信号的第二个元素到第一个神经元的权重是 。有 S 个神经元和 R 个输入元 素的神经网络也能够简化成以下符号：
这里，p 是一个有 R 个元素的输入向量，W 是一个 SxR 的矩阵，a 和 b 是有 S 个元素 的向量。如前面所定义的，神经元层包括权重矩阵，乘法运算，偏置向量 b，求和符和转移 函数框。
神经网络领域已经有 50 年的历史了，但是实际的应用却是在最近 15 年里，如今神经网 络仍快速发展着。因此，它显然不同与控制系统和最优化系统领域，它们的术语、数学理论 和设计过程都已牢固的建立和应用了好多年。我们没有把神经网络工具箱仅看作一个能正常 运行的建好的处理轮廓。我们宁愿希望它能成为一个有用的工业、教育和研究工具，一个能 够帮助用户找到什么能够做什么不能做的工具，一个能够帮助发展和拓宽神经网络领域的工 具。因为这个领域和它的材料是如此新，这个工具箱将给我们解释处理过程，讲述怎样运用 它们，并且举例说明它们的成功和失败。我们相信要成功和满意的使用这个工具箱，对范例 和它们的应用的理解是很重要的，并且如果没有这些说明那么用户的埋怨和质询就会把我们 淹没。所以如果我们包括了大量的说明性材料，请保持耐心。我们希望这些材料能对你有帮 助。
第9章 MATLAB神经网络工具箱函数(教育课件)
几乎可以用于所有类型的神经网络，如神经网络 的初始化函数init( )、训练函数train( )和仿真函数 sim( )等；另一部分函数则是特别针对某一种类型 的神经网络的，如对感知机神经网络进行建立的 函数simup( )等。表1-1列出了一些通用函数的名称 和基本功能。
研究学习
7
表1-1 神经网络的通用函数和功能
使网络的平均绝对误差和性能最小。平均绝对误 差性能函数的调用格式为：
perf=mae(E,w,pp) 式中 E为误差矩阵或向量（E=T-Y)。
研究学习
17
2．硬限幅传输函数hardlim( ) 硬限幅传输函数hardlim( )通过计算网络的输入得到
该层的输出。如果网络的输入达到门限，则硬限幅传 输函数的输出为1，否则为0。这表明神经元可用来作 出判断或分类。其调用格式为：
a= 1 -1 -1 1 11
研究学习
20
例1-2 建立一个感知机网络，使其能够完成“或”的 功能。 解 为了完成“或”函数，建立一个两输入、单输出 的一个单层感知机网络。 设输入向量为：X=[0 0 1 1;0 1 0 1]，
目标向量为：T=[0 1 1 1]。 激活函数取硬限幅传输函数。
根据感知机学习算法的计算步骤，利用MATLAB 的神经网络工具箱的有关函数编写的程序如下。
>>N=-5:0.1:5; >>a=hardlim(N);plot(N,a)
研究学习 图2-1 硬限幅传输函数曲线 19
3．对称硬限幅传输函数hardlims( ) 对称硬限幅传输函数hardlims( )通过计算网络的
输入得到该层的输出。如果网络的输入达到门限， 则硬限幅传输函数的输出为1，否则为-1。例 >>w=eye(3);b=-0.5*ones(3,1); >>X=[1 0;0 1;1 1]; >>a=hardlims(w*X,b) 结果显示：
研究学习
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表1-1 神经网络的通用函数和功能
使网络的平均绝对误差和性能最小。平均绝对误 差性能函数的调用格式为：
perf=mae(E,w,pp) 式中 E为误差矩阵或向量（E=T-Y)。
研究学习
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2．硬限幅传输函数hardlim( ) 硬限幅传输函数hardlim( )通过计算网络的输入得到
该层的输出。如果网络的输入达到门限，则硬限幅传 输函数的输出为1，否则为0。这表明神经元可用来作 出判断或分类。其调用格式为：
a= 1 -1 -1 1 11
研究学习
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例1-2 建立一个感知机网络，使其能够完成“或”的 功能。 解 为了完成“或”函数，建立一个两输入、单输出 的一个单层感知机网络。 设输入向量为：X=[0 0 1 1;0 1 0 1]，
目标向量为：T=[0 1 1 1]。 激活函数取硬限幅传输函数。
根据感知机学习算法的计算步骤，利用MATLAB 的神经网络工具箱的有关函数编写的程序如下。
>>N=-5:0.1:5; >>a=hardlim(N);plot(N,a)
研究学习 图2-1 硬限幅传输函数曲线 19
3．对称硬限幅传输函数hardlims( ) 对称硬限幅传输函数hardlims( )通过计算网络的
输入得到该层的输出。如果网络的输入达到门限， 则硬限幅传输函数的输出为1，否则为-1。例 >>w=eye(3);b=-0.5*ones(3,1); >>X=[1 0;0 1;1 1]; >>a=hardlims(w*X,b) 结果显示：
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神经网络工具箱介绍
2013-8-1
1
MATLAB 2009b的神经网络工具箱neural network toolbox提供了图形用户界面(graph user interface , GUI) ,从而使用户在图形 界面上,通过与计算机的交互操作设计和仿真 神经网络,使得神经网络的设计和仿真变得简 单易学.
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• <step.4>训练网络 • Network/Data Manager窗口中选中network1， 双击或Open…。打开如下图 • 在Train中，见下页图，
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可以看出,该窗口为一个多页面对话框,在 Train 页面有2个子页面： ●Training ：训练数据(Training Data)的输入 向量(Inputs )选择为p,目标向量(Targets)选 择为t;训练结果(Training Results)的输出变 量(outputs ) 和误差性能变量(Errors)采用 系统自动生成的network1 _ output,和 network1 _ errors,当然它们也可以由用户重 新定义。
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1图形用户界面简介 函数nntool 的详解见help文档。在MATLAB 命令窗口(command window)输入nntool, 按 Enter后即可打network\data manager(网络／ 数据管理器窗补如图1 所示。) （或点击Start/Toolboxes/Neural Network）
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• <step.1>数据构造与预处理 • Time Series Forecasting
Given time series :{x1 , x2 ,..., xn 1 , xn }, in order to forecast xn 1 Consider , x2 … xd x1 xd 1 x2 x3 … xd 1 xd 2 X Y … … … … … xn d xn d 1 … xn 1 xn by learning , there ' s a pattern f , which Y f ( X ) then if p xn d 1 xn d 2 … xn is available,
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●TrainingParameters ：设置训练的各种参数, 这要根据具体训练和学习函数进行确定,相关内 容可参看各神经网络模型的训练和学习算法。 本例采用其默认值即可。
• epochs：训练的最大循环次数 • goal：性能目标 • max_fail：最大验证数据失败的次数 • mem_reduc：降低内存需求的系数 • min_grad：最小性能梯度 • mu：动量的初始值 • mu_dec：动量减少系数 • mu_inc：动量增加系数 • mu_max：动量最大值 • show：每格多少训练循环次数会 显示训练过程 • time：最大的训练所须时间， 单位为秒
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• <step.6>结果Export和Save • Network/Data Manager窗口中点击Export… • 选择一个或多个变量，Export（导出至 Workspace）或Save（存储为*.mat文件）
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• <step.7>加载先前仿真过的网络于nntool • 假设已通过step 6将先前的网络等数据保存至 mat文件里，那么可以通过Import，将网络和 数据导入至nntool，过程同step.2中Load from disk file
' hence, t ' xn 1 f ( p )
Forecasting error xn 1 t '
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• <step.1>数据构造与预处理 •
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• <step.2>训练数据导入nntool • 根据数据的多少，数据文件的格式等获取样本 数据的方法有： • 1）直接输入数据：通过采用元素列表方式输 入。适用于样本数目较少时。New…按钮 • 2）Import from Matlab Workspace：Import… 按钮。 • 3）Load from disk file：适合从M-file 文件中 读取数据。 Import…按钮。
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Import from M file
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• <step.3>建立网络 • Network/Data
Manager窗口中New… 打开Create Network or Data，如右图。 • Name：定义网络名为 network1 • 选择Input/Target Data,设置训练函数等参 数。 • View：查看模型
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•
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图1 图形用户界面
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• 2.nntool使用过程与实例
• • • • • • • <step.1>数据构造与预处理 <step.2>训练数据导入nntool <step.3>建立网络 <step.4>训练网络 <step.5>仿真网络 <step.6>输出与存储模拟结果 <step.7>加载先前仿真过的网络于nntool
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以上过程完成后,单击该页面的Train Network 按钮,开始训练,其训练过程如图9所示。
Algorithms：相关参数 Progress：终止条件（只要 一个满足则停止） Plots：各种图形曲线
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图9 训练误差性能曲线
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训练完成后,在Network/Data Manager窗口 可以看到,在Outputs区域显示出输出变量名 network1 _outputs,在Errors区域显示出误差 性能变量名network1 _ errors。选中变量名,单 击该窗口的Open按钮,则弹出数据(Data)窗口, 在该窗口可以查看到该所选中变量的具体数据。
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• <step.5>仿真 • Network/Data Manager窗口中选中network1， 双击或Open…。 • 在Simulate中，见图，
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将仿真数据选择为testX,仿真结果选择为 network1_outputs_sim；Targets选为TestY， 误差errors为network1_errors_sim。 单击Simulate Network按钮,则在Network/ Data Manager窗口的Outputs和Errors区域分 别显示出相应的仿真结果，选中变量名,单击该 窗口的Open按钮,弹出数据窗口,在该窗口可以 查看仿真结果的具体数据,如图 所示。
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总结 需要注意的是,源文件名及路径名不能是汉 字,否则导致读取文件失败。 本部分介绍了MATLAB 神经网络工具箱的 图形用户界面,为尚不熟悉以MATLAB 编程进 行神经网络设计与仿真的用户提供了一个非常 好的交互式图形界,使得神经网络的设计和仿真 变得轻而易举。
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1
MATLAB 2009b的神经网络工具箱neural network toolbox提供了图形用户界面(graph user interface , GUI) ,从而使用户在图形 界面上,通过与计算机的交互操作设计和仿真 神经网络,使得神经网络的设计和仿真变得简 单易学.
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• <step.4>训练网络 • Network/Data Manager窗口中选中network1， 双击或Open…。打开如下图 • 在Train中，见下页图，
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可以看出,该窗口为一个多页面对话框,在 Train 页面有2个子页面： ●Training ：训练数据(Training Data)的输入 向量(Inputs )选择为p,目标向量(Targets)选 择为t;训练结果(Training Results)的输出变 量(outputs ) 和误差性能变量(Errors)采用 系统自动生成的network1 _ output,和 network1 _ errors,当然它们也可以由用户重 新定义。
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1图形用户界面简介 函数nntool 的详解见help文档。在MATLAB 命令窗口(command window)输入nntool, 按 Enter后即可打network\data manager(网络／ 数据管理器窗补如图1 所示。) （或点击Start/Toolboxes/Neural Network）
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• <step.1>数据构造与预处理 • Time Series Forecasting
Given time series :{x1 , x2 ,..., xn 1 , xn }, in order to forecast xn 1 Consider , x2 … xd x1 xd 1 x2 x3 … xd 1 xd 2 X Y … … … … … xn d xn d 1 … xn 1 xn by learning , there ' s a pattern f , which Y f ( X ) then if p xn d 1 xn d 2 … xn is available,
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●TrainingParameters ：设置训练的各种参数, 这要根据具体训练和学习函数进行确定,相关内 容可参看各神经网络模型的训练和学习算法。 本例采用其默认值即可。
• epochs：训练的最大循环次数 • goal：性能目标 • max_fail：最大验证数据失败的次数 • mem_reduc：降低内存需求的系数 • min_grad：最小性能梯度 • mu：动量的初始值 • mu_dec：动量减少系数 • mu_inc：动量增加系数 • mu_max：动量最大值 • show：每格多少训练循环次数会 显示训练过程 • time：最大的训练所须时间， 单位为秒
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• <step.6>结果Export和Save • Network/Data Manager窗口中点击Export… • 选择一个或多个变量，Export（导出至 Workspace）或Save（存储为*.mat文件）
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• <step.7>加载先前仿真过的网络于nntool • 假设已通过step 6将先前的网络等数据保存至 mat文件里，那么可以通过Import，将网络和 数据导入至nntool，过程同step.2中Load from disk file
' hence, t ' xn 1 f ( p )
Forecasting error xn 1 t '
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• <step.1>数据构造与预处理 •
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• <step.2>训练数据导入nntool • 根据数据的多少，数据文件的格式等获取样本 数据的方法有： • 1）直接输入数据：通过采用元素列表方式输 入。适用于样本数目较少时。New…按钮 • 2）Import from Matlab Workspace：Import… 按钮。 • 3）Load from disk file：适合从M-file 文件中 读取数据。 Import…按钮。
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Import from M file
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• <step.3>建立网络 • Network/Data
Manager窗口中New… 打开Create Network or Data，如右图。 • Name：定义网络名为 network1 • 选择Input/Target Data,设置训练函数等参 数。 • View：查看模型
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•
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图1 图形用户界面
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• 2.nntool使用过程与实例
• • • • • • • <step.1>数据构造与预处理 <step.2>训练数据导入nntool <step.3>建立网络 <step.4>训练网络 <step.5>仿真网络 <step.6>输出与存储模拟结果 <step.7>加载先前仿真过的网络于nntool
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以上过程完成后,单击该页面的Train Network 按钮,开始训练,其训练过程如图9所示。
Algorithms：相关参数 Progress：终止条件（只要 一个满足则停止） Plots：各种图形曲线
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图9 训练误差性能曲线
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训练完成后,在Network/Data Manager窗口 可以看到,在Outputs区域显示出输出变量名 network1 _outputs,在Errors区域显示出误差 性能变量名network1 _ errors。选中变量名,单 击该窗口的Open按钮,则弹出数据(Data)窗口, 在该窗口可以查看到该所选中变量的具体数据。
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• <step.5>仿真 • Network/Data Manager窗口中选中network1， 双击或Open…。 • 在Simulate中，见图，
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将仿真数据选择为testX,仿真结果选择为 network1_outputs_sim；Targets选为TestY， 误差errors为network1_errors_sim。 单击Simulate Network按钮,则在Network/ Data Manager窗口的Outputs和Errors区域分 别显示出相应的仿真结果，选中变量名,单击该 窗口的Open按钮,弹出数据窗口,在该窗口可以 查看仿真结果的具体数据,如图 所示。
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总结 需要注意的是,源文件名及路径名不能是汉 字,否则导致读取文件失败。 本部分介绍了MATLAB 神经网络工具箱的 图形用户界面,为尚不熟悉以MATLAB 编程进 行神经网络设计与仿真的用户提供了一个非常 好的交互式图形界,使得神经网络的设计和仿真 变得轻而易举。
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