神经网络工具箱操作
第3章基于Simulink的神经网络
这三种神经网络结构分别是： ．神经网络模型预测控制(NN Predictive Controller) ．反馈线性化控制(NARMA-L2 Controller) ．模型参考控制(Model Reference Controller) 使用神经网络进行控制时，通常有两个步骤：系统辨识和控制设计。
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3.2 基于Simulink的神经网络控制系统 神经网络在系统辨识和动态系统控制中已经得到了非常成功的使用。由于神经网络具有全局逼近能力，使得其在对非线性系统建模和对一般情况下的非线性控制器的实现等方而应用的比较普遍。本节将介绍三种在神经网络工具箱的控制系统模块(Control Systems)中利用Simulink实现的比较普遍的神经网络结构，它们常用于预测和控制，并已在MATLAB对应的神经网络工具箱中给出了实现。
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在系统辨识阶段，主要任务是对需要控制的系统建立神经网络模型；在控制设计阶段，主要使用神经网络模型来设计（训练）控制器。在本节将要介绍的三种控制网络结构中，系统辨识阶段是相同的，而控制设计阶段则各不相同。 对于模型预测控制，系统模型用于预测系统未来的行为，并且找到最优的算法，用于选择控制输入，以优化未来的性能。 对于NARMA-L2（反馈线性化）控制，控制器仅仅是将系统模型进行重整。 对于模型参考控制，控制器是一个神经网络，它被训练以用于控制系统，使得系统跟踪一个参考模型，这个神经网络系统模型在控制器训练中起辅助作用。
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1. 传输函数模块库(Transfer Functions) 用鼠标的左键双击Transfer Functions模块库的图标，便可打开如图3-2所示的传输函数模块库窗口。传输函数模块库中的任意一个模块都能够接受一个网络输入向量，并且相应地产生一个输出向量，这个输出向量的组数和输入向量相同。 图3-2 传输函数模块库窗口
神经网络软件操作手册-Neurosolutions0
1、打开Neurosolutions,进入以下界面值点击NS Excel '按钮，在Excel 加载项中出现Neurosolutions 项。
者文件封 硝如 祖眼⑵ 插入⑴ 梏式约 工具。
的据此 窗口口 增助如 咯1171t :加口与0昌国导融X 。
息-W g 》包£1曲鼬？宋^2、标记数据选定指标数据列(x1 x5),点击Neurosolutions 菜单选择Tag Data 下Column(s) As Input 选 项，将(x1 x5)标记为输入。
选定指标数据列y,点击Tag Data 下Column(s) As Desired 选 项，将y 标记为输出。
选定第1到53个样本所在的行，点击Tag Data 下Row(s) As Training 选项，将其标记为训练集。
最后选定第53到58个样本所在的行，点击Tag Data 下Row(s) As Testing 选项，将其标记为测试集。
标记完成后界面如下。
力文杵0 ««'E：'福图也人工I 格加0 IM'I)她存艰 营口的 也助如 乐u&LW.a 口片& 寻&晶怪五，U M 唾些 I ：**磔3、预处理数据点击Neurosolutions 菜单，选择Preprocess Data 下Randomize Rows 选项，完成数据处理， Excel 出现 sheet1Randomize.亘］交件区i锚强£J次困以置入UJ格式®।IflCU 窈竟亚।宙口-J黜助皿Heur由IxLi皿□N kl 目鼻咎EL占心T ,他E TIMIB鄱B：^:、B c0E F:H I■2 4U71334QB95q 4峥95 4U6928 4069T7S40G939 4067&IO4Ci?1711407051245r o 913iUB&il1440&E21540719IE4U70617口 ,一16：'■''1940BBD如4涮521406B32240679Z3 4Q&7B.:;4U71D2E-40705EE 407 IS274067E.ME4、建立BP神经网络模型选择Excel的sheetl工作表界面，点击Neurosolutions菜单，选择Create/Open Network下的New Custom Network选项，出现以下界面。
MATLABNeuralNetworkToolbox使用教程
MATLABNeuralNetworkToolbox使用教程第一章：MATLAB简介和Neural Network Toolbox概述MATLAB是一种强大的数值计算软件，广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域。
在MATLAB的众多工具箱中，Neural Network Toolbox（神经网络工具箱）是一款重要且强大的工具，用于构建和训练神经网络模型。
本章将从MATLAB的引入开始，介绍Neural Network Toolbox的概述和重要性，为后续章节做好铺垫。
第二章：Neural Network Toolbox安装和加载在本章中，将介绍如何安装Neural Network Toolbox并加载相关的函数和工具。
首先，从MathWorks官方网站下载最新版本的MATLAB软件，并完成安装。
然后，通过MATLAB软件的"Add-Ons"管理界面，找到Neural Network Toolbox并进行安装。
最后，通过命令行或图形界面方式，加载Neural Network Toolbox以便后续使用。
第三章：建立神经网络模型本章将介绍如何使用Neural Network Toolbox创建一个由多个神经元构成的神经网络模型。
首先，需在MATLAB中创建一个新的神经网络对象，通过指定网络的层数和每层的神经元数量来定义网络结构。
接着，可以选择不同的激活函数和训练算法，并设置相关的参数。
最后，通过操作神经网络对象的属性，进行网络模型的定义和配置。
第四章：数据准备和特征提取神经网络的性能很大程度上依赖于输入数据的质量和特征提取的能力。
本章将介绍如何对原始数据进行处理和准备，以便于神经网络的训练和测试。
具体而言，将介绍如何进行数据预处理、特征缩放、特征选择和特征转换等操作，以提取出对神经网络训练有意义的特征。
第五章：网络训练和优化本章将详细介绍神经网络的训练和优化过程。
首先，将介绍常见的训练算法，如反向传播算法、梯度下降法和随机梯度下降法等。
matlab神经网络工具箱简介和函数及示例
目前，神经网络工具箱中提供的神经网络模型主 要应用于：
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
神经网络实现的具体操作过程：
• 确定信息表达方式； • 网络模型的确定； • 网络参数的选择； • 训练模式的确定； • 网络测试
• 确定信息表达方式：
将领域问题抽象为适合于网络求解所能接受的 某种数据形式。
函数类型 输入函数
其它
函数名 称
netsum netprcd concur dotprod
函数用途
输入求和函数 输入求积函数 使权值向量和阈值向量的结构一致 权值求积函数
BP网络的神经网络工具箱函数
函数类型
函数名称 函数用途
前向网络创建 函数
传递函数
学习函数
函数类型 性能函数 显示函数
函数名 函数用途 称
三、BP网络学习函数
learngd 该函数为梯度下降权值/阈值学习函数，通过神经 元的输入和误差，以及权值和阈值的学习速率， 来计算权值或阈值的变化率。
调用格式; [dW,ls]=learngd(W,P,Z,N,A,T,E,gW,gA,D,LP,LS)
二、神经元上的传递函数
传递函数是BP网络的重要组成部分，必须是连续可 微的，BP网络常采用S型的对数或正切函数和线性函数。
• Logsig 传递函数为S型的对数函数。 调用格式为： • A=logsig（N）
N：Q个S维的输入列向量； A：函数返回值，位于区间(0,1) 中
② info=logsig（code）
问题形式的种类：
数据样本已知； 数据样本之间相互关系不明确； 输入/输出模式为连续的或者离散的； 输入数据按照模式进行分类，模式可能会 具有平移、旋转或者伸缩等变化形式； 数据样本的预处理； 将数据样本分为训练样本和测试样本
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
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神经网络工具箱教程
matlab神经网络工具箱教程
MATLAB神经网络工具箱教程
神经网络是一种模拟人脑思维方式的计算模型，能够处理复杂的非线性问题。
MATLAB提供了强大的神经网络工具箱，可
以帮助用户设计、训练和应用神经网络。
本教程将介绍如何使用MATLAB神经网络工具箱进行神经网
络的建模和训练。
以下是教程的主要内容：
1. 神经网络基础知识：介绍神经网络的原理、结构和常用术语。
2. 神经网络建模：使用MATLAB工具箱的GUI界面，在层次结构上创建神经网络模型。
3. 数据处理：介绍如何准备、加载和处理输入数据以及如何将其分为训练集、验证集和测试集。
4. 网络训练：讲解不同的网络训练算法，如梯度下降法和反向传播算法，以及如何设置训练参数。
5. 网络评估和优化：教授如何评估训练好的神经网络的性能，并介绍如何进行网络的优化和调整。
6. 使用已训练的网络进行预测：演示如何使用训练好的神经网络进行新数据的预测和分类。
7. 神经网络应用案例：通过案例研究，展示神经网络在各种领域的应用，如图像识别、声音处理等。
通过学习本教程，您将掌握神经网络的基本原理和MATLAB
神经网络工具箱的使用方法，能够利用神经网络解决实际问题。
祝您学习愉快！。
MATLAB神经网络工具箱的使用指南
MATLAB神经网络工具箱的使用指南引言：在当今信息时代的浪潮中，神经网络作为一种模仿人类神经系统运行方式的数学计算模型，被广泛应用于各个领域。
而MATLAB神经网络工具箱作为一款功能强大、易于使用的软件工具，成为许多科学家和工程师进行神经网络研究和应用实践的首选。
本文旨在为读者提供MATLAB神经网络工具箱的全面介绍，并指导读者如何利用其进行神经网络的搭建、训练和应用。
一、神经网络基础知识在正式介绍MATLAB神经网络工具箱之前，我们先来了解一些神经网络的基础知识。
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中输入层接收外部输入，隐藏层进行数据转换和处理，输出层输出最终结果。
神经网络模拟人类大脑的工作原理，通过调整神经元之间的连接权重来实现对输入数据的学习和对未知数据的预测。
二、MATLAB神经网络工具箱的使用1. 环境准备在使用MATLAB神经网络工具箱之前，我们需要先安装MATLAB软件，并确保已经安装了神经网络工具箱。
安装完成后，可以通过在命令窗口输入“nntool”命令来打开神经网络工具箱界面。
2. 神经网络搭建在神经网络工具箱中，可以通过图形用户界面进行神经网络的搭建。
点击界面左上角的“New”按钮，选择“Feedforwardnet”或“Patternnet”等网络类型，并设置输入层、隐藏层和输出层的节点数。
接下来，可以通过拖拽节点和连接来构建网络。
此外，还可以使用“Layer”和“Connection”选项卡来对网络的结构和参数进行进一步设置。
3. 数据准备成功搭建神经网络后，我们需要准备用于训练和测试的数据。
MATLAB提供了丰富的数据处理函数，可以将数据从不同格式的文件中导入，或者通过代码生成。
导入数据后，可以使用数据处理工具对数据进行清洗、归一化等预处理操作，以提高神经网络的训练效果。
4. 神经网络训练数据准备完毕后，可以通过神经网络工具箱提供的训练函数对神经网络进行训练。
常用的训练函数包括“trainlm”、“traingd”、“trainrp”等，它们采用不同的优化算法来调整网络中的连接权重。
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1. 打开MATLAB，在命令行输入nntool，将出现如下界面：
图1 神经网络工具箱主界面
其中最主要的分为6个部分：第1部分中显示的是系统的输入数据；第2部分是系统的期望输出；第3部分是网络的计算输出；第4部分是网络的误差，即2
和3之间的差异；第5部分呈现的是已经建立的神经网络实例；第6部分的两个按钮分别负责数据的导入和网络模型的建立。
2. 点击“Import”按钮，分别导入输入数据与目标输出数据（数据可从工作区导入，也可从文件导入）：
图2 导入输入数据集
图3 导入期望输出数据集
导入数据后主界面的情况如下：
图4 导入数据后的情况
重要说明：神经网络的数据是以列为基本单位的，即输入与输出数据的列数必须相同，否则将报错！如果原先数据是以行为单位组织的话，可以先在MATLAB 中实现转置然后再导入，即B = A’。
3.现在需要的数据已经有了，下一步就是建立一个神经网络模型对数据集进行学习。
以下步骤以BP网络为例，首先点击“New”按钮，出现如下界面：
几个重要部分已在上图中框出：1处用于定义该神经网络的名称；2处用于选择神经网络的类型；3处用于选择网络的输入数据；4处用于确定网络的期望输出数据；5、6、7处分别对神经网络的主要机制函数进行设置；8处设置网络层数；9处用于选择各网络层（需要说明的是：第1层指的是隐含层而不是输入层），从而在10和11处可以对该层的神经元个数和传递函数进行设置；12处按钮可以用于查看当前所设置的神经网络的结构图（下附图）；点击13处按钮即可生成对应的神经网络模型。
前面只是简单地介绍了各个部分的作用，具体参数应该如何设置就只有各位自行去学习相关的文献了，此处不再多言。
图6 神经网络结构预览
4.现在模型和数据都有了，下一步该进行模型的训练了。
回到主界面如下：
图7 回到主界面
选中我们刚才建立的神经网络模型，然后点击“Open”按钮，将会出现如下界面：
图8 神经网络界面
在这里主要介绍两个选项卡中的内容，一个是“Train”，另一个是“Adapt”。
点击“T rain”选项卡后做相应的设置即可进行神经网络的训练：
图9 模型主要信息设置
图10 模型具体参数设置
设置完所有信息后点击“TrainNetwork”按钮即可进行网络的训练了。
训练完成后会有一个结果信息界面，如下：
图11 训练结果反馈
5.OK，现在模型训练也结束了，那么下一步自然是要来验证我们训练的模型。
先导入验证输入和验证输出，这一步不再重提。
然后来到模型验证界面：
图12 验证数据导入后
图13 验证参数设置
红框1中设置网络的输入和验证输出；2中设置网络输出和误差情况的存储名；这些都完成之后点击“Adapt Network”后即可。
此后会出现如下的提示界面：
图14 提示界面
接下来再回到神经网络主界面如下：
图15 网络验证结果
此时界面中会多出红框所框出的两组数据，它们分别是网络的输出与对应的输出误差。
具体的数据可以通过双击它们来打开查看。
重要说明：
神经网络的输入和输出数据要求每列为一个样本，按平常的习惯可能需要转置一下。
否则可能汇报输入/输出样本数量不同的错误。
如果出现“input data size does not match net.inputs{1}.size”错误，那是因为创建神经网络是设定的输入个数与样本数据的输入个数不同而引起的，重新创建合适的神经网络即可。