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BP神经网络与MATLAB神经网络工具箱

· 计算技术与自动化 ·

BP 神经网络与 MATLAB 神经网络工具箱
胡风华, 刘


冰, 马晓丽

(河南师范大学计算机与信息技术学院, 河南 新乡 453007) 要: 简要介绍 MATLAB 语言的特点以及 BP 神经网络,并较为详细论述了 MATLAB 神经网络工具箱的相关知识。
文献标识码:A

关键词:神经网络; 工具箱; MATLAB 中图分类号:TP18

BP Network and Neual Network Tool Kit in MATLAB HU Feng-hua, LIU Bing, Xiao-li MA (College of Computer & Information Technology, Henan Normal University, Henan Xinxiang 453007 ) Key words: BP network; kit; tool MATLAB 人工神经网络系统由于具有信息的分布存储、并行处理以 及自学习能力等优点, 已经在信息处理、 智能控制、 模式识别及 系统建模等领域得到越来越广泛的应用。尤其是 BP 神经网络, 可以以任意精度逼近任意连续函数,所以广泛地应用于非线性 建模、 函数逼近和模式分类等方面。 但利用神经网络解决实际问 题时, 必定会涉及到大量的数值计算问题。 为了解决数值计算与 计算机仿真之间的矛盾, 美国 Mathworks 公司推出了一套高性能 图形计算、 语 的数值计算和可视化软件包。Matlab 集数学计算、 计算机仿真等于一体, 具有极高的编程效率。其中的神 言设计、 经网络工具箱是以神经网络理论为基础,用 Matlab 语言构造出 典型神经网络的工具函数。 在 newff 函数中确定的训练函数来训练, 不同的训练函数对应不 同的训练算法。较常见的算法有 Traingd、 Traingdm、 Traingdx 等。 ⑧仿真函数 sim:可以用来计算网络在给定输入下的输出。⑨绘 图函数 poltperf:可以用来计算网络性能曲线。 2.2 数据预处理 如果对神经网络的输入和输出数据进行一定的预处理, 可 以加快网络的训练速度。MATLAB 提供的预处理方法有:归一化 标准化处理和主成分分析。 处理、 2.3 训练数据的导入方法 要对 BP 网络进行训练, 必须准备训练样本。对样本数据的 获取, 有以下几种方法供选择, 具体采用那种方法, 取决于数据 的多少, 数据文件的格式等。用元素列表方式直接输入数据。创 建数据文件, 通过 MATLAB 提供的装载数据函数, 从数据文件 中读取。 函 数 load 适 合 从 MAT 文 件 、 ASCII 文 件 中 读 取 数 据 ; MATLABI/O 函数 适 合 从 其 它 应 用 中 的 数 据 文 件 中 读 取 数 据;还 可 以 通 过 数 据 输入向导(ImportWizard)从文件或剪贴板中 读取数据。

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BP 网络模型

BP 网络是一种多层前馈神经网络, 由输入层、 隐层和输出 层组成。 层与层之间采用全互连方式, 同一层之间不存在相互连 接, 隐层可以有一个或多个。构造一个 BP 网络需要确定其处理 单元--神经元的特性和网络的拓扑结构。神经元是神经网络最 基本的处理单元, 隐层中的神经元采用 S 型变换函数, 输出层的 神经元可采用 S 型或线性型变换函数。 神经网络学习采用改进 BP 算法, 学习过程由前向计算过程 和误差反向传播过程组成。通过对误差的修改使得最终网络的 实际输出与各自所对应的期望输出逼近。

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用 MATLAB 实现神经网络设计步骤

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MATLAB 神经网络工具箱及其相关函数简介

BP 神经网络设计时, 需要确定网络的拓扑结构(隐层的层数 及各层的神经元的数目) 及其神经元的变换函数,网络的初始 化, 误差计算, 学习规则及网络训练, 训练参数及训练样本的归 一化处理等方面的工作,在 MATLAB6.1 神经网络工具箱中, 有 对应的函数完成所涉及到的全部计算任务。 2.1 设计 BP 网络的相关函数 主要有: ①变换函数。 ②BP 网络生成函数 newff。 ③初始化函 数 init。④学习函数。⑤性能函数。⑥训练函数 train。⑦BP 训练 算法函数:初始化后的网络即可用于训练, 即将网络的输入和输 出反复作用于网络, 不断调整其权重和阈值, 以使网络性能函数 net.performFcn 达到最小, 从而实现输入输出间的非线性映射.对 于 newff 函数产生的网络, 其缺省的性能函数是网络输出和实际 输出间的均方差 MSE.在 NNbox 中, 给出了十多种网络学习, 训 练函数,其采用的算法可分为基本的梯度下降算法和快速算法. 在 MATLAB 中训练网络有两类模式:逐变模式(incrementalmode) 和批变模式(batchmode), 以批变模式来训练网络的函数是 train, [net, p, 其中 p 和 t 分别为输 其语法主要格式为: tr]=train(NET, t), 入输出矩阵, NET 为由 newff 产生的要训练的网络, 为修正后 net 的网络, 为训练的记录(训练步数 epoch 和性能 perf).train 根据 tr

在进行 BP 神经网络设计时, 需要考虑以下问题:网络的拓 扑结构(隐层的层数及各层的神经元的数目);神经元的变换函数 选取;网络的初始化(连接权值和阈值的初始化);训练参数设置; 训练样本的归一化处理;样本数据导入方式等。 根据以上分析可知, 对于网络的实现有四个基本的步骤: 网 络建立、 初始化、 网络训练、 网络仿真。

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建立 BP 神经网络的注意事项

利用 MATLAB 软件提供的工具箱编制采用 BP 网络解决非 线性问题程序是一种便捷、 有效、 省事的途径, 但在使用时要解 决好以下几个关键环节: ①神经元结点数; ②传递函数的选择; ③数据预处理和后期处理; ④学习速度的选定; ⑤对过拟合的处 理。

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结束语

MATLAB 神经网络工具箱功能强大,它提供了许多有关神 经网络设计、 训练和仿真的函数, 极大地方便了用户。

参考文献 :
[1]胡守仁.神经网络导论[M].长沙:国防科技大学出版社, 1993. [2]丛爽.面向 MATLAB 工具箱的神经网络理论与应用[M].合 肥:中国科学技术大学出版社, 1998. [3]张乃尧, 阎平凡.神经网络与模糊控制[M].北京:清华大学 出版社, 1998.


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