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1、网络与通信信息技术与信息化基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络设计TheDesignofBPNeuralNetworkBasedonMATLABToolbox3郭利辉周雅GUOLi-huiZHOUYadoi:10.3969/j.issn.1672-9528.2009.03.006摘要本文介绍了MATLAB神经网络工具箱及其常用的工具箱函数;在说明BP网络的模型结构和算法的基础上,讨论了BP网络的训练过程及其设计原则,并用一个典型的两层结构的神经网络实现了具有函数逼近功能的BP网络设计。关键词MATLAB神经网络工具箱BP算法BP网
2、络设计函数逼近AbstractFirstly,theMATLAB’sNeuralNetworksToolboxanditscommontoolboxfunctionsarepresen2ted.Then,afterthemodelstructureandarithmeticoftheBPNeuralNetworkbeingintroducedbriefly,itstrainingprocessandthedesignprincipleareanalyzedemphatically.Atlast,withthehelpofMATLABN
3、euralNetworkToolbox,thedesignofatypicaltwo-layer-structureBPNeuralNetworkoffunctionapproachingisimplemen2ted.KeywordsMATLABneuralnetworkstoolboxBParithmeticBPneuralnetworksdesignFunctionap2proaching目前,在比较成熟的神经网络软件包中,MATLAB的神经网络工引言[1-2]具箱应用最为广泛。本文首先介绍了MATLAB的神经网络神经网络理论是在
4、20世纪提出的,它从微观结构和功能上工具箱,并列举了通用的工具箱函数以及针对BP网络设计和分[3-4]模拟人脑的组织机构和运行机制,能够较好地描述非线性系统和析的常用工具箱函数;然后在说明BP网络的模型结构和算不确定系统。由于神经网络具有可并行计算、分布式信息存储、法的基础上,重点讨论了BP网络的训练过程和设计原则;最后在自适应和学习能力强等优点,在很多领域获得了极其广泛的应MATLAB神经网络工具箱的辅助下,设计了一个实现函数逼近功用。尤其是BP网络(Back-PropagationNetwork),即反向传播网能的BP网络,说明了
5、采用MATLAB神经网络工具箱辅助进行BP络,其应用最为广泛。BP网络是利用非线性可微分函数进行权网络设计是十分方便快捷的。值训练的多层网络,在函数逼近、模式识别、信息分类及数据压缩1MATLAB神经网络工具箱等领域得到了广泛的应用。但是它也存在一些缺陷,比如,神经网络的建立实际上是一个不断尝试的过程,网络的层数及每一层MATLAB7对应的神经网络工具箱的版本号为Version结点的个数都是需要不断地尝试来改进的。同样,神经网络学习4.0.3。它以神经网络理论为基础,利用MATLAB脚本语言构造过程的算法在数学计算上都比较复杂,过程也
6、比较繁琐,容易出出典型神经网络的激活函数,如线性、竞争性和饱和线性等激活错。因此,采用计算机辅助进行神经网络设计与分析成了必然的函数,使设计者对所选定网络输出的计算,变成对激活函数的调选择。用。另外,根据各种典型的修正网络权值的规则,再加上网络的训练过程,利用MATLAB编写出各种网络设计和训练的子程序。3许昌学院电气信息工程学院河南许昌461000网络设计人员可以根据自己的需要去调用工具箱中有关的设计[4]SystemManagementBIOSReferenceSpecificationVersion2.4参考资料:2004.7.
7、21.[1]都志辉.高性能计算之并行编程技术-MPI并行程序设计[5]沈美明,温冬婵.汇编语言程序设计[M].清华大学出版[M].北京:清华大学出版社.2001.社,2000.3.[2]KaiHwang.AdvancedComputerArchitecture:Parallelism,[6]RamNarayam.GNUAssembler(GAS)VS.NetwideAssemblerScalability,Programmability[M].北京:机械工业出版社,(NASM).1999.[作者简介]花嵘(1969～),男,江苏武进县
8、人,副教授,硕[3]RedHatGuide:The/procFileSystem:http://www.redhat.士,研究方向:并行计算;傅游:女,山东科技大学副教授,硕士生com/docs/manuals/Linu
