基于MATLAB的神经网络算法研究及仿真Word格式.docx
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神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。
神经网络具有非线性自适应的信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉的缺陷，因而在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。
神经网络与其他传统方法相组合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。
近年来，神经网络在模拟人类认知的道路上更加深入发展，并与模糊系统、遗传算法、进化机制等组合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向。
MATLAB是一种科学与工程计算的高级语言，广泛地运用于包括信号与图像处理，控制系统设计，系统仿真等诸多领域。
为了解决神经网络问题中的研究工作量和编程计算工作量问题，目前工程领域中较为流行的软件MATLAB，提供了现成的神经网络工具箱（NeuralNetworkToolbox，简称NNbox），为解决这个矛盾提供了便利条件。
神经网络工具箱提供了很多经典的学习算法，使用它能够快速实现对实际问题的建模求解。
在解决实际问题中，应用MATLAB语言构造典型神经网络的激活传递函数，编写各种网络设计与训练的子程序，网络的设计者可以根据需要调用工具箱中有关神经网络的设计训练程序，使自己能够从烦琐的编程中解脱出来，减轻工程人员的负担，从而提高工作效率。
2神经网络结构和BP神经网络
2.1神经元与网络结构
人工神经网络（artificialneuralnetwork，ANN）是模仿生物神经网络功能的一种经验模型。
生物神经元受到传入的刺激，其反应又从输出端传到相联的其它神经元，输入和输出之间的变换关系一般是非线性的。
神经网络是由若干简单（通常是自适应的）元件和其层次组织，以大规模并行连接方式构造而成的网络，按照生物神经网络类似的方式处理输入的信息。
模仿生物神经网络而建立的人工神经网络，对输入信号有功能强大的反应和处理能力。
神经网络是由大量的处理单元（神经元）互相连接而成的网络。
为了模拟大脑的基本特性，在神经科学研究的基础上，提出了神经网络的模型。
但是，实际上神经网络并没有完全反映大脑的功能，只是对生物神经网络进行了某种抽象、简化和模拟。
神经网络的信息处理通过神经元的互相作用来实现，知识与信息的存储表现为网络元件互相分布式的物理联系。
神经网络的学习和识别取决于各种神经元连接权系数的动态演化过程。
若干神经元连接成网络，其中的一个神经元可以接受多个输入信号，按照一定的规则转换为输出信号。
由于神经网络中神经元间复杂的连接关系和各神经元传递信号的非线性方式，输入和输出信号间可以构建出各种各样的关系，因此可以用来作为黑箱模型，表达那些用机理模型还无法精确描述、但输入和输出之间确实有客观的、确定性的或模糊性的规律。
因此，人工神经网络作为经验模型的一种，在化工生产、研究和开发中得到了越来越多的用途。
神经网络连接的几种基本形式：
1）前向网络
前向网络结构如图2.1所示，网络中的神经元是分层排列的，每个神经元只与前一层的神经元相连接。
神经元分层排列，分别组成输入层、中间层（也称为隐含层，可以由若干层组成）和输出层。
每一层的神经元只接受来自前一层神经元的输入，后面的层对前面的层没有信号反馈。
输入模式经过各层次的顺序传播，最后在输出层上得到输出。
感知器网络和BP网络均属于前向网络。
图2.1前向网络结构
2）从输出到输入有反馈的前向网络
其结构如图2.2所示，输出层对输入层有信息反馈，这种网络可用于存储某种模式序列，如神经认知机和回归BP网络都属于这种类型。
图2.2有反馈的前向网络结构
3）层内互连前向网络
其结构如图2.3所示，通过层内神经元的相互结合，可以实现同一层神经元之间的横向抑制或兴奋机制。
这样可以限制每层内可以同时动作的神经元素，或者把每层内的神经元分为若干组，让每一组作为一个整体进行运作。
例如，可利用横向抑制机理把某层内的具有最大输出的神经元挑选出来，从而抑制其他神经元，使之处于无输出状态。
图2.3有相互结合的前向网络结构
4）相互结合型网络
相互结合型网络结构如图2.4所示，这种网络在任意两个神经元之间都可能有连接。
Hopfield网络和Boltzmann机均属于这种类型。
在无反馈的前向网络中，信号一旦通过某神经元，该神经元的处理就结束了。
而在相互结合网络中，信号要在神经元之间反复传递，网络处于一种不断变化状态的动态之中。
信号从某初始状态开始，经过若干次变化，才会达到某种平衡状态。
根据网络的结构和神经元的特性，网络的
运行还有可能进入周期振荡或其他如混沌平衡状态。
图2.4结合型网络结构
综上，可知神经网络有分层网络、层内连接的分层网络、反馈连接的分层网络、互连网络等四种结构，其神经网络模型有感知器网络，线性神经网络，BP神经网络，径向基函数网络，反馈神经网络等，本文主要学习研究了BP神经网络，以和BP神经网络在函数逼近和样本含量估计两个实例中的应用分析。
2.2BP神经网络和其原理
2.2.1BP神经网络定义
BP（BackPropagation）神经网络是一种神经网络学习算法。
其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。
相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神经元之间无连接，网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络的输入响应产生连接权值（Weight）。
然后按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，回到输入层。
此过程反复交替进行，直至网络的全局误差趋向给定的极小值，即完成学习的过程。
2.2.2BP神经网络模型和其基本原理
BP神经网络是误差反向传播神经网络的简称，它由一个输入层，一个或多个隐含层和一个输出层构成，每一次由一定数量的的神经元构成。
这些神经元如同人的神经细胞一样是互相关联的。
其结构如图2.5所示：
图2.5BP神经网络模型
生物神经元信号的传递是通过突触进行的一个复杂的电化学等过程,在人工神经网络中是将其简化模拟成一组数字信号通过一定的学习规则而不断变动更新的过程，这组数字储存在神经元之间的连接权重。
网络的输入层模拟的是神经系统中的感觉神经元，它接收输入样本信号。
输入信号经输入层输入，通过隐含层的复杂计算由输出层输出，输出信号与期望输出相比较，若有误差，再将误差信号反向由输出层通过隐含层处理后向输入层传播。
在这个过程中，误差通过梯度下降算法，分摊给各层的所有单元，从而获得各单元的误差信号，以此误差信号为依据修正各单元权值，网络权值因此被重新分布。
此过程完成后，输入信号再次由输入层输入网络，重复上述过程。
这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程周而复始地进行着，直到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。
权值不断调整的过程就是网络的学习训练过程。
BP神经网络的信息处理方式具有如下特点:
1）信息分布存储。
人脑存储信息的特点是利用突触效能的变化来调整存储内容，即信息存储在神经元之间的连接强度的分布上，BP神经网络模拟人脑的这一特点，使信息以连接权值的形式分布于整个网络。
2）信息并行处理。
人脑神经元之间传递脉冲信号的速度远低于冯·
诺依曼计算机的工作速度，但是在很多问题上却可以做出快速的判断、决策和处理，这是由于人脑是一个大规模并行与串行组合的处理系统。
BP神经网络的基本结构模仿人脑，具有并行处理的特征，大大提高了网络功能。
3）具有容错性。
生物神经系统部分不严重损伤并不影响整体功能，BP神经网络也具有这种特性，网络的高度连接意味着少量的误差可能不会产生严重的后果，部分神经元的损伤不破坏整体，它可以自动修正误差。
这与现代计算机的脆弱性形成鲜明对比。
4）具有自学习、自组织、自适应的能力。
BP神经网络具有初步的自适应与自组织能力，在学习或训练中改变突触权值以适应环境，可以在使用过程中不断学习完善自己的功能，并且同一网络因学习方式的不同可以具有不同的功能，它甚至具有创新能力，可以发展知识，以至超过设计者原有的知识水平。
3BP神经网络在实例中的应用
快速发展的Matlab软件为神经网络理论的实现提供了一种便利的仿真手段。
Matlab神经网络工具箱的出现，更加拓宽了神经网络的应用空间。
神经网络工具箱将很多原本需要手动计算的工作交给计算机，一方面提高了工作效率，另一方面，还提高了计算的准确度和精度，减轻了工程人员的负担。
神经网络工具箱是在MATLAB环境下开发出来的许多工具箱之一。
它以人工神经网络理论为基础，利用MATLAB编程语言构造出许多典型神经网络的框架和相关的函数。
这些工具箱函数主要为两大部分。
一部分函数特别针对某一种类型的神经网络的，如感知器的创建函数、BP网络的训练函数等。
而另外一部分函数则是通用的，几乎可以用于所有类型的神经网络，如神经网络仿真函数、初始化函数和训练函数等[15]。
这些函数的MATLAB实现，使得设计者对所选定网络进行计算过程，转变为对函数的调用和参数的选择，这样一来，网络设计人员可以根据自己的的需要去调用工具箱中有关的设计和训练程序，从烦琐的编程中解脱出来，集中精力解决其他问题，从而提高了工作效率。
3.1基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数
最新版本的神经网络工具箱几乎涵盖了所有的神经网络的基本常用模型，如感知器和BP网络等。
对于各种不同的网络模型，神经网络工具箱集成了多种学习算法，为用户提供了极大的方便。
Matlab神经网络工具箱中包含了许多用于BP网络分析与设计的函数，BP网络的常用函数如表3.1所示。
表3.1BP网络的常用函数表
函数类型
函数名称
函数用途
前向网络创建函数
newcf
创建级联前向网络
Newff
创建前向BP网络
传递函数
logsig
S型的对数函数
tansig
S型的正切函数
purelin
纯线性函数
学习函数
learngd
基于梯度下降法的学习函数
learngdm
梯度下降动量学习函数
性能函数
mse
均方误差函数
msereg
均方误差规范化函数
显示函数
plotperf
绘制网络的性能
plotes
绘制一个单独神经元的误差曲面
plotep
绘制权值和阈值在误差曲面上的位置
errsurf
计算单个神经元的误差曲面
3.1.1BP网络创建函数
1）newff
该函数用于创建一个BP网络。
调用格式为：
net=newff
net=newff（PR,[S1S2..SN1]
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