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        Matlab語言的Neural Network Toolbox 及其在同步中

        作者: 時(shí)間:2012-09-11 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

        1 引 言

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/189951.htm

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱擴(kuò)充了的設(shè)計(jì)、應(yīng)用、顯示和仿真神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具。如今神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠用來解決常規(guī)計(jì)算機(jī)和人難以解決的問題,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域中應(yīng)用,以實(shí)現(xiàn)各種復(fù)雜的功能。這些領(lǐng)域包括:模式識(shí)別、非線性系統(tǒng)鑒定和系統(tǒng)控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱除了提供方便用戶設(shè)計(jì)和管理網(wǎng)絡(luò)的可視化接口(GUI)外,還提供了大量已經(jīng)證實(shí)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的支持。標(biāo)準(zhǔn)、開放、可擴(kuò)張的工具箱設(shè)計(jì)方便了用戶自定義函數(shù)和網(wǎng)絡(luò)的生成。

        像生物學(xué)神經(jīng)系統(tǒng)一樣,一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)學(xué)習(xí),因此,也就可以被訓(xùn)練去解決問題,識(shí)別模式,劃分?jǐn)?shù)據(jù)和預(yù)測(cè)事態(tài)發(fā)展。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為由它的各個(gè)計(jì)算參數(shù)的結(jié)合方式以及它們的權(quán)重來決定。一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是可調(diào)節(jié)的,或者說可訓(xùn)練的,這樣一個(gè)特定的輸入便可得到要求的輸出。這里,網(wǎng)絡(luò)根據(jù)輸出和目標(biāo)的比較而調(diào)整,直到網(wǎng)絡(luò)輸出和目標(biāo)匹配。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具GUI使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得簡(jiǎn)單,它使你能夠?qū)舜罅繌?fù)雜的數(shù)據(jù),并能夠很快地產(chǎn)生、初始化、訓(xùn)練、仿真和管理網(wǎng)絡(luò)。簡(jiǎn)單的圖像表示有助于明確和理解網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)需要復(fù)雜的矩陣計(jì)算,提供一個(gè)神經(jīng)框架,幫助快速地使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和學(xué)習(xí)它們的行為和應(yīng)用。

        文獻(xiàn)[5]討論了用擴(kuò)充的神經(jīng)系統(tǒng)工具的方法在仿真環(huán)境里解決現(xiàn)存的問題。這種新方法簡(jiǎn)化了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并且也實(shí)現(xiàn)對(duì)其他軟件工具的利用。目前還沒有論文公開討論NNT在同步機(jī)制中的應(yīng)用,而這一部分的研究也是具有現(xiàn)實(shí)意義的。

        2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱

        NNT使在Matlab中使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得簡(jiǎn)單。其工具箱中包含了大量函數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)框圖(圖1是一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框圖,圖中獨(dú)立的符號(hào)簡(jiǎn)化了對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的理解),因此,這里不需要介紹所有的將用到的函數(shù)、訓(xùn)練算法等。

        2.1 NNT的結(jié)構(gòu)

        工具箱是基于網(wǎng)絡(luò)對(duì)象的。網(wǎng)絡(luò)對(duì)象包括關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所有信息,例如:網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和結(jié)構(gòu)、層與層之間的連接等。Matlab提供了高等網(wǎng)絡(luò)層的創(chuàng)建函數(shù),比如:newlin(創(chuàng)建一個(gè)線性層),newp(創(chuàng)建一個(gè)感知機(jī)),newff(創(chuàng)建一個(gè)反向傳播網(wǎng)絡(luò))等。舉例說明,這里創(chuàng)建了1個(gè)感知機(jī),2個(gè)輸入向量p1=[0 1],p2=[-2 2],神經(jīng)元數(shù)為1。

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