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《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Matlab和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
2.1Matlab簡(jiǎn)介Matlab的首創(chuàng)者CleveMoler博士在數(shù)值分析，特別是在是指線性代數(shù)的領(lǐng)域中很有影響。Matlab（MatrixLaboratory，即矩陣實(shí)驗(yàn)室）Matlab于1984年推出了正式版本。后來(lái)Moler組建了一個(gè)名為MathWorks的軟件開發(fā)公司（http://www.Mathworks.com）專門擴(kuò)展并改進(jìn)Matlab。1998年推出5.3版。2000年11月6日推出最新版本Matlab6.0。
1Matlab6.0有30個(gè)工具箱包，包括控制系統(tǒng)工具箱（ControlSystemToolbox）信號(hào)處理工具箱（SignalProcessingtoolbox）系統(tǒng)辨識(shí)工具箱（SystemIdentificationtoolbox）魯棒控制工具箱（RobustControltoolbox）μ分析于綜合工具箱（μ-analysisandsynthesistoolbox）定量反饋理論工具箱（QFTtoolbox）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱（NeuralNetworktoolbox）最優(yōu)化工具箱（Optimisationtoolbox）數(shù)據(jù)庫(kù)工具箱（Databasetoolbox）網(wǎng)絡(luò)工具箱（MatlabWebServer）等。
2嚴(yán)格的說(shuō)，Matlab并不是一種計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，因?yàn)橛盟帉懗鰜?lái)的程序并不能脫離Matlab環(huán)境而執(zhí)行，但從功能上說(shuō)，Matlab已經(jīng)完全具備了計(jì)算機(jī)語(yǔ)言的結(jié)構(gòu)和性能，因此我們也習(xí)慣的稱之為Matlab語(yǔ)言。Matlab5.3以上版本提供了C/C++的接口，通過(guò)另外一個(gè)工具M(jìn)atCom，能用VisualC＋＋調(diào)用Matlab編寫的程序，從而大大減少C＋＋程序的編寫難度。此工具我已經(jīng)用過(guò)，效果不錯(cuò)。
32.2Matlab的基本操作2.2.1Matlab的安裝關(guān)鍵是選擇合適的工具箱和相應(yīng)的幫助文件。2.2.2幫助文件（helpdesk）兩種：（1）pdf格式（2）html格式2.2.3演示（demo）2.2.4退出：exit或quit命令
42.3Matlab的基本語(yǔ)句結(jié)構(gòu)2.3.1基本的賦值語(yǔ)句變量名列表=表達(dá)式如：A＝[1，2，3；4，5，6；7，8，0]等號(hào)右邊的表達(dá)式可以用分號(hào)結(jié)束，也可以用逗號(hào)或換行號(hào)結(jié)束。Matlab區(qū)分大小寫，Abc，ABC，abc表示不同的矩陣名。在矩陣A中，同一行中的內(nèi)容用逗號(hào)分隔，而采用分號(hào)來(lái)表示換行。一般情況下，用于同行中分隔的逗號(hào)是可以由空格來(lái)代替的。
52.3.2Matlab的保留字符串判斷0元素用的誤差限eps，其默認(rèn)值為eps=2.2204×10-16pi表示圓周率Inf表示無(wú)窮大。Matlab允許的最大數(shù)據(jù)為1.797693×10308；一個(gè)數(shù)據(jù)大于此數(shù)則認(rèn)為是Inf。1/0產(chǎn)生Inf。即使在Matlab中保留了若干字符串，它們還可以重新進(jìn)行賦值。如果用戶想將判0的誤差限擴(kuò)大10倍，則可以采用eps=10×eps命令來(lái)進(jìn)行修正。
62.4矩陣的基本運(yùn)算矩陣A有n行m列，稱A矩陣為n×m矩陣。2.4.1矩陣加減法運(yùn)算：C=A+B和C=A－B。2.4.2矩陣的轉(zhuǎn)置：AT在Matlab下，矩陣A的轉(zhuǎn)置（包括復(fù)矩陣的轉(zhuǎn)置）均可以簡(jiǎn)單地由A’求出。2.4.3矩陣乘法C=A×B在這里并不需要指定A、B的維數(shù)。
72.4.4矩陣的點(diǎn)乘兩個(gè)矩陣對(duì)應(yīng)元素之間的乘積。C=A.×B2.4.5矩陣的除法Matlab定義了矩陣的除法運(yùn)算，其意義相當(dāng)于矩陣的求逆運(yùn)算。如：Ax=B,x=inv（A）×B，也可簡(jiǎn)單地寫成x=A/B。
82.4.6單個(gè)矩陣元素的賦值與運(yùn)算Matlab允許用戶對(duì)一個(gè)矩陣地單個(gè)元素進(jìn)行賦值和操作。Matlab還允許對(duì)子矩陣進(jìn)行定義和處理。A（：，j）表示A矩陣的第j列元素；A（i，：）表示A矩陣的第i行全部元素。A（：，1）=[1，4，7]A（2，：）=[4，5，6]
92.5Matlab的控制語(yǔ)句2.5.1Matlab的循環(huán)語(yǔ)句結(jié)構(gòu)for語(yǔ)句和while語(yǔ)句for語(yǔ)句的基本格式for循環(huán)變量i=表達(dá)式S1：表達(dá)式S3：表達(dá)式S2循環(huán)語(yǔ)句組end在C語(yǔ)言中，循環(huán)體的內(nèi)容是以大括號(hào){}括起來(lái)的，而在Matlab語(yǔ)言中，循環(huán)體的內(nèi)容是以循環(huán)語(yǔ)句和end語(yǔ)句括起來(lái)的，所以在使用Matlab時(shí)應(yīng)注意這一點(diǎn)。
10for循環(huán)體的程序框圖
11while語(yǔ)句的結(jié)構(gòu)while（條件式）循環(huán)語(yǔ)句組endwhile語(yǔ)句的框圖
122.5.2Matlab的條件轉(zhuǎn)移語(yǔ)句結(jié)構(gòu)基本格式：if（條件式）條件塊語(yǔ)句組end結(jié)構(gòu)框圖
13絕對(duì)轉(zhuǎn)移由于Matlab沒(méi)有提供絕對(duì)轉(zhuǎn)移的指令，所以這樣的功能可通過(guò)if和while的組合來(lái)完成。見例3。復(fù)雜的條件結(jié)構(gòu)if（條件式）條件塊語(yǔ)句組1else條件語(yǔ)句組2end
14if（條件式1）條件塊語(yǔ)句組1elseif（條件式2）條件塊語(yǔ)句組2………end
152.6Matlab的編程基礎(chǔ)2.6.1Matlab允許的文件類型Matlab編寫的程序分為M函數(shù)和M文件，其后綴名均為.m。Matlab允許用戶調(diào)用可執(zhí)行文件.exe。其調(diào)用方式是在>>下鍵入“！”，再接可執(zhí)行文件的文件名。Matlab通過(guò)Mex功能可以實(shí)現(xiàn)對(duì)C或Fortran語(yǔ)言編寫的程序的調(diào)用。
162.6.2Matlab變量的管理Size（A）得到A的維數(shù)，包括行數(shù)和列數(shù)，此時(shí)A是矩陣；Length（A）得到A的長(zhǎng)度，此時(shí)A是向量；Who查看當(dāng)前工作空間有哪些變量名；Whos了解這些變量的具體細(xì)節(jié)，包括名稱（name），大?。╯ize），元素?cái)?shù)（element），字節(jié)數(shù)（bytes）等Clear刪除變量；Save文件名變量列表其它選項(xiàng)：將工作空間的變量保存到文件中。－assii：ASCII碼格式Load文件名：將save命令存儲(chǔ)起來(lái)的數(shù)據(jù)再?gòu)奈募{(diào)入工作空間。
172.7Matlab的繪圖功能2.7.1建立和控制圖形窗口figure建立新的圖形窗口clf清除當(dāng)前圖形close關(guān)閉圖形
182.7.2基本X-Y圖形plot線性圖形title圖形標(biāo)題xlabelX軸標(biāo)記ylableY軸標(biāo)記text文本注釋grid網(wǎng)格線hold保持當(dāng)前圖形subplot在一個(gè)圖形窗口畫多個(gè)坐標(biāo)圖。例：subplot（2，3，2）；plot（X）表示在2行3列的大圖形中的第2號(hào)圖中畫X的形狀。
192.8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱常用函數(shù)列表2.8.1重要的感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)初始化：initp訓(xùn)練：trainp仿真：simup學(xué)習(xí)規(guī)則：learnp
202.8.2線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)初始化：initlin設(shè)計(jì)：solvelin仿真：simulin離線訓(xùn)練：trainwh在線自適應(yīng)訓(xùn)練：adaptwh學(xué)習(xí)規(guī)則：learnwh
212.8.3BP網(wǎng)絡(luò)函數(shù)Initff：初始化不超過(guò)3層的前向網(wǎng)絡(luò)；Simuff：仿真不超過(guò)3層的前向網(wǎng)絡(luò)；Trainbp，trainbpx，trainlm：訓(xùn)練BP（Trainbp：最慢；trainbpx：次之；trainlm：速度最快，但需要更多的存儲(chǔ)空間。）Learnbp：學(xué)習(xí)規(guī)則
222.8.4自組織網(wǎng)絡(luò)初始化：initsm仿真：simuc訓(xùn)練：trainc：利用競(jìng)爭(zhēng)規(guī)則訓(xùn)練trainsm：利用Kohonen規(guī)則訓(xùn)練2.8.5反饋網(wǎng)絡(luò)（Hopfield網(wǎng)絡(luò)）仿真：simuhop設(shè)計(jì)：solvehop
232.9Matlab編程舉例作業(yè)：2002年5月8日分塊矩陣求逆法：A=A11A12A21A22上面的矩陣是一個(gè)分塊矩陣，這時(shí)B=A－1=B11B12B21B22其中，B22=（A22－A21A11－1A12）-1，B12=－A11－1A12B22B21=－B22A21A11－1，B11=A11－1－B12A21A11－1。
24根據(jù)上述算法，計(jì)算：A=214－2－1－430－1－301234－2－3－4428631260－290－34686912的逆矩陣。（分塊維數(shù)n1取3）【允許用inv（）求A11－1】
