Matlab神经网络工具箱介绍

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,神经网络工具箱介绍,2024/9/16,1,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,.,2024/9/16,2,1,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,networkdata manager,(,网络数据管理器窗补如图,1,所示。,),（,或点击,Start/Toolboxes/Neural Network,）,2024/9/16,3,图,1,图形用户界面,2024/9/16,4,2.nntool,使用过程与实例,数据构造与预处理,训练数据导入,nntool,建立网络,训练网络,仿真网络,输出,与存储,模拟结果,加载先前仿真过的网络于nntool,2024/9/16,5,数据构造与预处理,Time Series Forecasting,2024/9/16,6,数据构造与预处理,2024/9/16,7,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。,2024/9/16,8,Import from Matlab Workspace,2024/9/16,9,Load from,disk file,2024/9/16,10,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,2024/9/16,11,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，,2024/9/16,12,2024/9/16,13,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。,2024/9/16,14,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,2024/9/16,15,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。,图,9,训练误差性能曲线,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,2024/9/16,16,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。,2024/9/16,17,仿真,Network/Data Manager,窗口中选中,network1,，双击或,Open,。,在,Simulate,中，见图，,2024/9/16,18,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_,error,s_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。,2024/9/16,19,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）,2024/9/16,20,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,2024/9/16,21,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。,2024/9/16,22,