MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型共55頁(yè)課件

1、MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱簡(jiǎn)介MATLAB 7對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的版本為Version 4.0.3,它以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ),利用MATLAB腳本語(yǔ)言構(gòu)造出典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù),如線性、競(jìng)爭(zhēng)性和飽和線性等激活函數(shù)，使設(shè)計(jì)者對(duì)所選定網(wǎng)絡(luò)輸出的計(jì)算變成對(duì)激活函數(shù)的調(diào)用。還可根據(jù)各種典型的修正網(wǎng)絡(luò)權(quán)值規(guī)則，加上網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程，利用MATLAB編寫(xiě)出各種網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的子程序，用戶(hù)根據(jù)自己的需要去調(diào)用。一、引言 在信息技術(shù)、快消文化的飛速發(fā)展中，

2、微博、微電影、微訪談等異軍突起，人們的生活漸趨電子化、智能化，高職教育事業(yè)也逐漸進(jìn)入“微時(shí)代”。微課成為“課堂”向“學(xué)堂”轉(zhuǎn)型的突破口，立足以學(xué)習(xí)者為中心的根本，利用翻轉(zhuǎn)課堂和混合教學(xué)，創(chuàng)建信息時(shí)代高效課堂。下面筆者從微課的特點(diǎn)入手探析微課在高職英語(yǔ)教學(xué)中的作用與設(shè)計(jì)要點(diǎn)。 二、微課的特點(diǎn) （一）教學(xué)時(shí)間短 教學(xué)視頻是微課的核心組成部分，時(shí)長(zhǎng)為5-10分鐘。相較于一節(jié)課45分鐘，一個(gè)正常人真正可集中精力的只有20分鐘，微課的這一特點(diǎn)確實(shí)有利于高效的學(xué)習(xí)。 （二）主題突出、內(nèi)容具體 一個(gè)微課視頻通常只有一個(gè)主題，只需突出課堂教學(xué)中某個(gè)學(xué)科知識(shí)點(diǎn)（如教學(xué)中重點(diǎn)、難點(diǎn)、疑點(diǎn)內(nèi)容），同時(shí)包含與該教學(xué)主

3、題相關(guān)的教學(xué)設(shè)計(jì)、素材課件、教學(xué)反思、練習(xí)測(cè)試及學(xué)生反饋、教師點(diǎn)評(píng)等輔助性教學(xué)資源，從而構(gòu)建一個(gè)內(nèi)容完整、主題鮮明的教學(xué)小單元。 （三）課程優(yōu)質(zhì)、資源共享 微課隸屬新型網(wǎng)絡(luò)課程與共建共享模式。一方面是各校自己的名師的優(yōu)秀資源課程開(kāi)發(fā)，同時(shí)也可采集國(guó)內(nèi)外優(yōu)質(zhì)課程資源。另則學(xué)生是在一個(gè)開(kāi)放的平臺(tái)上自主選擇和學(xué)習(xí)課程，達(dá)到教師和學(xué)生資源共享，并優(yōu)勝劣汰，使得課程建設(shè)不斷完善進(jìn)步。 三、微課在高職英語(yǔ)教學(xué)中的作用 （一）因材施教，分層教學(xué) 高職院校的每個(gè)學(xué)生的英語(yǔ)基礎(chǔ)都不相同，掌握的知識(shí)點(diǎn)也各不一樣。傳統(tǒng)的課堂教學(xué)只能滿(mǎn)足大多數(shù)學(xué)生的需求，不能因材施教。微課因其主題突出、內(nèi)容具體的特點(diǎn)，可使學(xué)生自由選

4、擇英語(yǔ)課程內(nèi)容，查漏補(bǔ)缺，學(xué)習(xí)想學(xué)習(xí)的內(nèi)容，預(yù)習(xí)和復(fù)習(xí)教學(xué)要點(diǎn)，并重復(fù)?W習(xí)不懂的知識(shí)點(diǎn)，以達(dá)到分層教學(xué)的目的，彌補(bǔ)傳統(tǒng)課堂的不可重復(fù)性、大眾性，以便每一個(gè)學(xué)生都能提高英語(yǔ)水平。 （二）生動(dòng)內(nèi)容，激發(fā)興趣 微課是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的新產(chǎn)品，不同于傳統(tǒng)的印刷文字、書(shū)本學(xué)習(xí)的干枯乏味，它憑借微視頻，并配備圖像、文字、PPT等，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的感染力、表現(xiàn)力和沖擊力。心理學(xué)研究表明，在人類(lèi)的五種感覺(jué)中，視覺(jué)吸收信息的比率最大，為83%。因此，相較于傳統(tǒng)語(yǔ)言教學(xué)干巴巴的示范和講解，英語(yǔ)微課生動(dòng)形象的視頻畫(huà)面，有利于信息的接收，且作為一種新時(shí)代教學(xué)形式，特別能夠引起高職學(xué)生的好奇心，激發(fā)求知欲，從而培養(yǎng)出學(xué)習(xí)興趣。

5、（三）暢想學(xué)習(xí)，融于生活 很多傳統(tǒng)高職英語(yǔ)教學(xué)模式都是啞巴式英語(yǔ)，究其原因不過(guò)是環(huán)境因素所致對(duì)英語(yǔ)接觸少、表達(dá)少，學(xué)生的英語(yǔ)學(xué)習(xí)時(shí)間局限在課堂。當(dāng)有了微課，這一現(xiàn)象就能有所改變，只要有網(wǎng)絡(luò)，學(xué)生可以隨時(shí)隨地學(xué)習(xí)英語(yǔ)，比如觀摩名師對(duì)英語(yǔ)的專(zhuān)業(yè)講解以及英語(yǔ)語(yǔ)句讀法。因微課的短小精悍的特點(diǎn)，學(xué)生也可以在閑暇之余或忙中抽閑幾分鐘觀看微課視頻，有如看電影、看電視劇般，既有利于壓力緩解，又能在不知不覺(jué)中習(xí)得語(yǔ)言能力。 四、高職英語(yǔ)微課設(shè)計(jì)要點(diǎn) （一）側(cè)重“可重用性”，并廣納互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)質(zhì)資源 高職英語(yǔ)教師應(yīng)在開(kāi)放共建中不斷提升微課質(zhì)量，保證微課“可重用性”，要從英語(yǔ)教學(xué)的實(shí)際出發(fā)，針對(duì)高職院校英語(yǔ)具體教材內(nèi)容

6、，根據(jù)課本開(kāi)發(fā)微課，微課內(nèi)容要實(shí)用夠用，且與學(xué)生學(xué)習(xí)課程相輔相成，便于學(xué)生課前預(yù)習(xí)和課中帶著問(wèn)題交流。因?qū)W生學(xué)習(xí)基礎(chǔ)不一，可適當(dāng)增加英語(yǔ)基礎(chǔ)微課，供學(xué)生自主選擇學(xué)習(xí)。在開(kāi)發(fā)微課的同時(shí)，教師還應(yīng)廣泛收集互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)質(zhì)資源，集百家之長(zhǎng)，共建微課。 （二）突出細(xì)胞創(chuàng)新功能，促進(jìn)微課與慕課協(xié)同發(fā)展 作為在線課程開(kāi)發(fā)模式的慕課，主要是為增強(qiáng)知識(shí)而設(shè)計(jì)的開(kāi)放課程，一開(kāi)始出現(xiàn)就受到互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)人員的普遍歡迎，其核心理念以學(xué)習(xí)者為中心的精細(xì)化設(shè)計(jì)和微課不約而同。而英語(yǔ)微課處于新興階段，其設(shè)計(jì)可借鑒英語(yǔ)慕課的設(shè)計(jì)，教師應(yīng)力圖明晰慕課課程設(shè)計(jì)思路，并發(fā)展出一條適合微課特色的設(shè)計(jì)之道，以保證微課從理念到實(shí)踐的全面翻轉(zhuǎn)。

7、慕課被譽(yù)為“印刷術(shù)發(fā)明以來(lái)教育最大的革新”。那么微課就正是熱點(diǎn)中孕育的新生態(tài)，如能持之發(fā)展，則是高職院校學(xué)生學(xué)習(xí)方式和教師教學(xué)模式改革的新風(fēng)暴。微課不僅能使學(xué)生查漏補(bǔ)缺，提高學(xué)習(xí)效率，培養(yǎng)學(xué)習(xí)興趣，為學(xué)生的學(xué)海世界打開(kāi)一扇窗，而且還能將學(xué)習(xí)融入生活，讓學(xué)習(xí)變成一種自然常態(tài)，有如影視和生活關(guān)系，讓學(xué)習(xí)無(wú)處不在。 化學(xué)是學(xué)生進(jìn)入初中新接觸的一門(mén)功課，俗話(huà)說(shuō)萬(wàn)事開(kāi)頭難，所以教師在化學(xué)教學(xué)中需要一些新穎的方法帶領(lǐng)學(xué)生入門(mén)。而要學(xué)好化學(xué)，動(dòng)手實(shí)踐是必不可少的，任何的理論和觀點(diǎn)都是由實(shí)踐得出的，書(shū)本上的理論知識(shí)只能是紙上談兵，學(xué)生并不能真正理解所學(xué)習(xí)的化學(xué)知識(shí)。因此，在初中化學(xué)教學(xué)中培養(yǎng)動(dòng)手實(shí)踐能力是學(xué)生

8、學(xué)好化學(xué)的關(guān)鍵，還有利于化學(xué)教學(xué)方式的創(chuàng)新和素質(zhì)教育的真正落實(shí)。 一、初中化學(xué)教學(xué)中培養(yǎng)學(xué)生動(dòng)手實(shí)踐能力存在的困境 （一）教師的意識(shí)不足 培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手實(shí)踐能力，關(guān)鍵在于教師。教師是學(xué)生學(xué)習(xí)最主要的引導(dǎo)者，只有教師具備培養(yǎng)學(xué)生動(dòng)手實(shí)踐能力的強(qiáng)烈意識(shí)，才可以在教學(xué)過(guò)程中注重對(duì)學(xué)生動(dòng)手實(shí)踐能力的培養(yǎng)。而在當(dāng)下的教育中，教師對(duì)學(xué)生動(dòng)手實(shí)踐能力的培養(yǎng)并沒(méi)有高度的重視，在應(yīng)試教育的背景下，教師只把理論知識(shí)作為教學(xué)的主要內(nèi)容，只關(guān)心學(xué)生考試成績(jī)的提高，并沒(méi)有把動(dòng)手實(shí)踐能力設(shè)計(jì)到教學(xué)過(guò)程中，忽略了考試以外學(xué)生動(dòng)手實(shí)踐能力的培養(yǎng)。 （二）課堂氛圍沉悶 大多數(shù)教師在課堂教學(xué)中還是采用傳統(tǒng)的以講為主的灌輸式教學(xué)，

9、使一節(jié)課中教師的講解占據(jù)了大部分時(shí)間，剩余的時(shí)間教師也只是讓學(xué)生做練習(xí)，這就忽視了學(xué)生在學(xué)習(xí)中的主體性，學(xué)生不能融入課堂中參與教師的教學(xué)活動(dòng)，不能與教師很好地互動(dòng)，這就使課堂上往往只有教師的聲音，造成課堂氛圍沉悶。 （三）學(xué)生積極性不高 大多數(shù)初中學(xué)生認(rèn)為化學(xué)是一門(mén)非?？菰锏膶W(xué)科，他們往往是按照課本上的內(nèi)容回答教師提出的問(wèn)題，把要求掌握的知識(shí)點(diǎn)背誦下來(lái)。這就使學(xué)生學(xué)習(xí)化學(xué)的積極性逐漸消失，對(duì)化學(xué)課產(chǎn)生厭煩的情緒。學(xué)生沒(méi)有學(xué)習(xí)化學(xué)的興趣，在課堂上沒(méi)有積極性，這很難培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手實(shí)踐能力。 二、初中化學(xué)教學(xué)中培養(yǎng)學(xué)生動(dòng)手實(shí)踐能力的建議 （一）激?l興趣 要想在化學(xué)教學(xué)中培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手實(shí)踐能力，教師

10、就要激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)化學(xué)的興趣，學(xué)生只有對(duì)化學(xué)產(chǎn)生了興趣，才能給學(xué)習(xí)化學(xué)帶來(lái)動(dòng)力，激發(fā)學(xué)生想要探索化學(xué)新知的意識(shí)。針對(duì)大多數(shù)初中學(xué)生對(duì)化學(xué)興趣不足的問(wèn)題，教師要積極尋求能夠提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的方法，通過(guò)改變傳統(tǒng)的教學(xué)方式，應(yīng)用現(xiàn)代的創(chuàng)新的教學(xué)方式，讓學(xué)生感受到化學(xué)的與眾不同，這樣學(xué)生自然會(huì)對(duì)化學(xué)存在新鮮感，從而對(duì)學(xué)習(xí)化學(xué)產(chǎn)生興趣，為培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手實(shí)踐能力提供了前提條件。例如，教師在教學(xué)元素周期表這一內(nèi)容時(shí)，可以改變傳統(tǒng)的讓學(xué)生死記硬背的方式，給學(xué)生講述元素周期表的來(lái)歷，以此將學(xué)生吸引到課堂中。受到電腦鍵盤(pán)的啟發(fā)，教師還可以讓學(xué)生制作一個(gè)元素周期鍵盤(pán)，按照元素周期表進(jìn)行排列，這樣新穎的方式不僅可以激發(fā)

11、學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，還可以幫助學(xué)生更快更好地記住元素周期表。 （二）親自做實(shí)驗(yàn) 要想在化學(xué)教學(xué)中培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手實(shí)踐能力，教師就要讓學(xué)生親自做實(shí)驗(yàn)。在化學(xué)教學(xué)內(nèi)容中，實(shí)驗(yàn)是重要的組成部分，化學(xué)知識(shí)不僅僅是教師講解就可以讓學(xué)生理解的，實(shí)驗(yàn)才能夠讓學(xué)生更加直觀地了解化學(xué)知識(shí)，所以，教師要讓學(xué)生多做實(shí)驗(yàn)，在學(xué)生親自做實(shí)驗(yàn)的過(guò)程中培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手實(shí)踐能力。例如，在講解溶液酸堿性檢驗(yàn)的知識(shí)時(shí)，教師可以讓學(xué)生選擇自己喜歡的植物，可以是花瓣，也可以是紫甘藍(lán)類(lèi)的蔬菜，自己制作植物汁液酸堿指示劑，教師指導(dǎo)學(xué)生將自己制作的汁液滴入到酸性和堿性的液體中，讓學(xué)生觀察這些汁液在醋、氫氧化鈉等液體中的顏色變化，通過(guò)學(xué)生自己做實(shí)驗(yàn)

12、，培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手實(shí)踐能力。 （三）實(shí)踐活動(dòng) 要想在化學(xué)教學(xué)中培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手實(shí)踐能力，教師就要給學(xué)生實(shí)踐的機(jī)會(huì)?；瘜W(xué)知識(shí)可以解釋很多日常生活中的現(xiàn)象，與我們的現(xiàn)實(shí)生活息息相關(guān)，所以，教師不能只是給學(xué)生講解已經(jīng)探究出的化學(xué)成果，而應(yīng)該給學(xué)生實(shí)踐的機(jī)會(huì)。例如，教師在講解銅、鐵及其化合物這一知識(shí)點(diǎn)時(shí)，可以讓學(xué)生觀察生活中常見(jiàn)的現(xiàn)象，比如說(shuō)，鐵制品為什么會(huì)生銹等，告訴學(xué)生這些日常生活現(xiàn)象中存在的化學(xué)反應(yīng)，讓學(xué)生利用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際生活中的問(wèn)題，從而培養(yǎng)學(xué)生動(dòng)手實(shí)踐能力。 在初中學(xué)習(xí)階段，培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手實(shí)踐能力尤為重要，化學(xué)是一門(mén)實(shí)踐性較強(qiáng)的學(xué)科，教師要把握好這一有利條件，在教學(xué)過(guò)程中積極培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手實(shí)

13、踐能力，讓學(xué)生通過(guò)自己的動(dòng)手實(shí)踐真正掌握化學(xué)知識(shí)，同時(shí)也可以證實(shí)自己的想法，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和動(dòng)手實(shí)踐能力。 人工神經(jīng)元的一般模型神經(jīng)元模型及其簡(jiǎn)化模型如圖所示，輸入向量 、權(quán)值矩陣 ，與閾值的加權(quán)和（內(nèi)積運(yùn)算）送入累加器，形成凈輸入，即：人工神經(jīng)元模型 圖中，xi(i1，2，n)為加于輸入端(突觸)上的輸入信號(hào)；i為相應(yīng)的突觸連接權(quán)系數(shù)，它是模擬突觸傳遞強(qiáng)度的個(gè)比例系數(shù), 表示突觸后信號(hào)的空間累加；表示神經(jīng)元的閾值，表示神經(jīng)元的響應(yīng)函數(shù)。該模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：與生物神經(jīng)元的區(qū)別:(1)生物神經(jīng)元傳遞的信息是脈沖，而上述模型傳遞的信息是模擬電壓。(2)由于在上述模型中用一個(gè)等效的模擬電壓來(lái)模

14、擬生物神經(jīng)元的脈沖密度，所以在模型中只有空間累加而沒(méi)有時(shí)間累加(可以認(rèn)為時(shí)間累加已隱含在等效的模擬電壓之中)。(3)上述模型未考慮時(shí)延、不應(yīng)期和疲勞等。響應(yīng)函數(shù) 的基本作用：1、控制輸入對(duì)輸出的激活作用；2、對(duì)輸入、輸出進(jìn)行函數(shù)轉(zhuǎn)換；3、將可能無(wú)限域的輸入變換成指定的有限范圍內(nèi)的輸出。 根據(jù)響應(yīng)函數(shù)的不同，人工神經(jīng)元有以下幾種類(lèi)型： 閾值單元響應(yīng)函數(shù)如圖a所示,線性單元 其響應(yīng)函數(shù)如圖b所示非線性單元 常用響應(yīng)函數(shù)為S型(Sigmoid)函數(shù)，如圖c、d所示Hardlim x=0 y=1;x=0 y=1; x0 y=-1Purelin :y=xSatlin:x1 y=1;x=0&x=1 y=x

15、;Logsig:y=人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 單個(gè)神經(jīng)元的功能是很有限的，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有用許多神經(jīng)元按一定規(guī)則連接構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才具有強(qiáng)大的功能。神經(jīng)元的模型確定之后，一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性及能力主要取決于網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)方法。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接的基本形式： 1前向網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖所示。網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元是分層排列的，每個(gè)神經(jīng)元只與前一層的神經(jīng)元相連接。最右一層為輸出層，隱含層的層數(shù)可以是一層或多層。前向網(wǎng)絡(luò)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用很廣泛，例如，感知器就屬于這種類(lèi)型。2. 反饋前向網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)的本身是前向型的，與前一種不同的是從輸出到輸入有反饋回路。內(nèi)層互連前饋網(wǎng)絡(luò)通過(guò)層內(nèi)神經(jīng)元之間的相互連接，可以實(shí)現(xiàn)同一層

16、神經(jīng)元之間橫向抑制或興奮的機(jī)制，從而限制層內(nèi)能同時(shí)動(dòng)作的神經(jīng)數(shù)，或者把層內(nèi)神經(jīng)元分為若干組，讓每組作為一個(gè)整體來(lái)動(dòng)作。一些自組織競(jìng)爭(zhēng)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就屬于這種類(lèi)型?；ミB網(wǎng)絡(luò) 互連網(wǎng)絡(luò)有局部互連和全互連兩種。全互連網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)神經(jīng)元都與其他神經(jīng)元相連。局部互連是指互連只是局部的，有些神經(jīng)元之間沒(méi)有連接關(guān)系。Hopfield網(wǎng)絡(luò)和Boltzmann機(jī)屬于互連網(wǎng)絡(luò)的類(lèi)型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式有教師學(xué)習(xí)(監(jiān)督學(xué)習(xí))(1)均方誤差mse(mean squared error)誤差信號(hào)的不同定義:(2)平均絕對(duì)誤差mae (mean absolute error)(3)誤差平方和sse(sum squared e

17、rror)無(wú)教師學(xué)習(xí)(無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí))MATLAB工具箱中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)1.人工神經(jīng)元的一般模型在中，令，,則人工神經(jīng)元的一般模型由此構(gòu)成人工神經(jīng)元的一般模型，如下圖所示。上式可寫(xiě)成矩陣向量形式：a=f(Wp+b)由S個(gè)神經(jīng)元組成的單層網(wǎng)絡(luò) MATLAB工具箱中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)多層網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)化表示:MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基本概念:標(biāo)量:小寫(xiě)字母,如a,b,c等;列向量:小寫(xiě)黑體字母,如a,b,c等,意為一列數(shù);矩陣向量:大寫(xiě)黑體字母,如A,B,C等權(quán)值矩陣向量W(t)標(biāo)量元素 ,i為行,j為列,t為時(shí)間或迭代函數(shù)列向量行向量閾值向量b(t)標(biāo)量元素 ,i為行,t為時(shí)間或迭代函數(shù)網(wǎng)絡(luò)

18、層符號(hào)加權(quán)和: ,m為第m個(gè)網(wǎng)絡(luò)層, 為第 個(gè)神經(jīng)元,n為加權(quán)和網(wǎng)絡(luò)層輸出: , m為第m個(gè)網(wǎng)絡(luò)層, 為第 個(gè)神經(jīng)元,a為輸出輸入層權(quán)值矩陣 ,網(wǎng)絡(luò)層權(quán)值矩陣 ,其中,上標(biāo)k,l表示第l個(gè)網(wǎng)絡(luò)層到第k個(gè)網(wǎng)絡(luò)層的連接權(quán)值矩陣向量例: 表示輸入向量的第R個(gè)輸入元素到輸入層的第 個(gè)神經(jīng)元的連接權(quán). 表示 表示第i個(gè)網(wǎng)絡(luò)層的第 個(gè)神經(jīng)元的閾值例:n1為第一層神經(jīng)元的中間運(yùn)算結(jié)果,即連接權(quán)向量與閾值向量的加權(quán)和,大小為,即a1為第一層神經(jīng)元的輸出向量,大小為, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)為神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)層的數(shù)目加1,即隱層數(shù)目加1.多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)多層網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化形式圖中:說(shuō)明:輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)決定IW的行數(shù),輸入向量元

19、素的個(gè)數(shù)決定IW的列數(shù),即S1行R列.4.公式和圖形中的變量符號(hào)在編程代碼中的表示方法細(xì)胞矩陣:將多個(gè)矩陣向量作為細(xì)胞矩陣的”細(xì)胞”(Cell),細(xì)胞矩陣的各個(gè)元素值為對(duì)應(yīng)細(xì)胞的大小和數(shù)值類(lèi)型,訪問(wèn)元素:m1=n1,1=m2=n2,1= n2,1(4)=5變量符號(hào)在MATLAB中的表示(1)上標(biāo)變量以細(xì)胞矩陣(Cell array)即大括號(hào)表示p1=1(2)下標(biāo)變量以圓括號(hào)表示,p1=p(1), ,例: =神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱常用函數(shù)列表重要的感知器神經(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：learnwhBP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。