Matlab與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱課件

Matlab與神經(jīng)網(wǎng)路工具箱

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於1984年推出了正式版本。後來Moler組建了一個(gè)名為MathWorks的軟體開發(fā)公司（http://www.Mathworks.com）專門擴(kuò)展並改進(jìn)Matlab。1998年推出5.3版。2000年11月6日推出最新版本Matlab6.0。Matlab6.0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分析於綜合工具箱（μ-analysisandsynthesistoolbox）定量回饋理論工具箱（QFTtoolbox）神經(jīng)網(wǎng)路工具箱（NeuralNetworktoolbox）最優(yōu)化工具箱（Optimisationtoolbox）資料庫工具箱（Databasetoolbox）網(wǎng)路工具箱（MatlabWebServer）等。

嚴(yán)格的說，Matlab並不是一種電腦語言，因?yàn)橛盟帉懗鰜淼某淌絹K不能脫離Matlab環(huán)境而執(zhí)行，但從功能上說，Matlab已經(jīng)完全具備了電腦語言的結(jié)構(gòu)和性能，因此我們也習(xí)慣的稱之為Matlab語言。Matlab5.3以上版本提供了C/C++的介面，通過另外一個(gè)工具M(jìn)atCom，能用VisualC＋＋調(diào)用Matlab編寫的程式，從而大大減少C＋＋程式的編寫難度。此工具我已經(jīng)用過，效果不錯(cuò)。

2.2Matlab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)的幫助檔。

2.2.2幫助檔（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2.3Matlab的基本語句結(jié)構(gòu)2.3.1基本的賦值語句 變數(shù)名列表=運(yùn)算式

如：A＝[1，2，3；4，5，6；7，8，0]等號(hào)右邊的運(yùn)算式可以用分號(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，而採用分號(hào)來表示換行。一般情況下，用於同行中分隔的逗號(hào)是可以由空格來代替的。

2.3.2Matlab的保留字串判斷0元素用的誤差限eps，其默認(rèn)值為eps=2.2204×10-16

pi表示圓周率

Inf表示無窮大。Matlab允許的最大數(shù)據(jù)為1.797693×10308；一個(gè)數(shù)據(jù)大於此數(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，則可以採用eps=10×eps命令來進(jìn)行修正。

2.4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（包括複矩陣的轉(zhuǎn)置）均可以簡(jiǎn)單地由A’求出。

2.4.3矩陣乘法C=A×B在這裏並不需要指定A、B的維數(shù)。

2.4.4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)於矩陣的求逆運(yùn)算。

如：Ax=B,x=inv（A）×B，也可簡(jiǎn)單地寫成x=A/B。2.4.6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列全部元素。A（：，1）=[1，4，7]A（2，：）=[4，5，6]2.5Matlab的控制語句

2.5.1Matlab的迴圈語句結(jié)構(gòu)for語句和while語句for語句的基本格式for 迴圈變數(shù)i=運(yùn)算式S1：運(yùn)算式S3：運(yùn)算式S2

迴圈語句組end在C語言中，循環(huán)體的內(nèi)容是以大括弧{}括起來的，而在Matlab語言中，循環(huán)體的內(nèi)容是以迴圈語句和end語句括起來的，所以在使用Matlab時(shí)應(yīng)注意這一點(diǎn)。for循環(huán)體的程式框圖

while語句的結(jié)構(gòu)

while（條件式） 迴圈語句組 endwhile語句的框圖

2.5.2Matlab的條件轉(zhuǎn)移語句結(jié)構(gòu)基本格式：

if（條件式） 條件塊語句組 end結(jié)構(gòu)框圖

絕對(duì)轉(zhuǎn)移

由於Matlab沒有提供絕對(duì)轉(zhuǎn)移的指令，所以這樣的功能可通過if和while的組合來完成。見例3。

複雜的條件結(jié)構(gòu)

if（條件式） 條件塊語句組1 else 條件語句組2 endif（條件式1） 條件塊語句組1elseif（條件式2） 條件塊語句組2 ……… end2.6Matlab的編程基礎(chǔ)

2.6.1Matlab允許的檔類型

Matlab編寫的程式分為M函數(shù)和M檔，其後綴名均為.m。

Matlab允許用戶調(diào)用可執(zhí)行檔.exe。其調(diào)用方式是在>>下鍵入“！”，再接可執(zhí)行檔的檔案名。

Matlab通過Mex功能可以實(shí)現(xiàn)對(duì)C或Fortran語言編寫的程式的調(diào)用。

2.6.2Matlab變數(shù)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數(shù)名；Whos

瞭解這些變數(shù)的具體細(xì)節(jié)，包括名稱（name），大?。╯ize），元素?cái)?shù)（element），位元組數(shù)（bytes）等Clear 刪除變數(shù)；Save檔案名變數(shù)列表其他選項(xiàng)：將工作空間的變數(shù)保存到檔中。 －assii：ASCII碼格式Load檔案名：將save命令存儲(chǔ)起來的數(shù)據(jù)再從檔調(diào)入工作空間。2.7Matlab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2.7.2基本X-Y圖形plot 線性圖形title 圖形標(biāo)題xlabel X軸標(biāo)記ylable Y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)座標(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。

2.8神經(jīng)網(wǎng)路工具箱常用函數(shù)列表

2.8.1重要的感知器神經(jīng)網(wǎng)路函數(shù)初始化：

initp訓(xùn)練：

trainp仿真：

simup學(xué)習(xí)規(guī)則：

learnp2.8.2線性神經(jīng)網(wǎng)路函數(shù)

初始化： initlin設(shè)計(jì)： solvelin仿真： simulin離線訓(xùn)練： trainwh線上自適應(yīng)訓(xùn)練： adaptwh學(xué)習(xí)規(guī)則： learnwh2.8.3BP網(wǎng)路函數(shù)Initff： 初始化不超過3層的前向網(wǎng)路；Simuff： 仿真不超過3層的前向網(wǎng)路；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2.8.4自組織網(wǎng)路初始化： 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回饋網(wǎng)路（Hopfield網(wǎng)路）仿真： simuhop設(shè)計(jì)： solvehop2.9Matlab編程舉例作業(yè)：2002年5月8日分塊矩陣求逆法：A=A11 A12

A21 A22

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。根據(jù)上述演算法，計(jì)算：

A