哈工大智能控制神经网络课件第四课MATLABNN工具箱.pptx

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1、哈工大智能控制神经网络课件第四课matlabnn工具箱CATALOGUE目录MATLAB神经网络工具箱简介MATLAB神经网络工具箱的使用方法MATLAB神经网络工具箱的案例分析MATLAB神经网络工具箱的进阶应用MATLAB神经网络工具箱简介01CATALOGUE工具箱提供了各种神经网络类型和训练函数，用户可以根据需求选择合适的网络结构和训练方法。创建和训练神经网络工具箱提供了各种可视化工具，如网络结构图、训练过程曲线图等，方便用户对神经网络进行分析和调试。可视化分析工具箱提供了数据归一化、标准化、插值等数据预处理功能，方便用户对数据进行预处理以适应神经网络训练。数据预处理工具箱提供了各种性

2、能评估指标，如均方误差、准确率等，方便用户对神经网络模型进行性能评估。性能评估MATLAB神经网络工具箱的功能预测分析利用神经网络对时间序列数据进行预测，如股票价格预测、气象预报等。图像处理利用神经网络对图像数据进行处理和分析，如图像识别、目标检测等。控制工程利用神经网络对控制系统进行建模、分析和优化，如机器人控制、智能家居控制等。模式识别利用神经网络对模式数据进行分类和识别，如手写数字识别、人脸识别等。MATLAB神经网络工具箱的应用领域MATLAB神经网络工具箱的安装与配置安装用户需要先安装MATLAB软件，然后通过MATLAB的Add-OnExplorer安装神经网络工具箱插件。配置用户

3、需要设置MATLAB的工作路径和环境变量，以便能够正常运行神经网络工具箱。同时，用户还需要根据具体需求配置神经网络参数和训练参数等。MATLAB神经网络工具箱的使用方法02CATALOGUE01根据问题需求，确定输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，以及激活函数类型。确定神经网络结构02newff函数用于创建前馈神经网络，可以指定输入和目标输出，以及训练函数和性能目标。使用newff函数创建神经网络03根据训练结果，调整神经网络的参数，如学习率、动量等，以提高训练效果。调整神经网络参数创建神经网络03调整训练参数根据训练结果，调整训练参数，如训练迭代次数、学习率等，以提高训练效果。01使用tra

4、in函数训练神经网络train函数用于训练神经网络，通过迭代更新神经网络的权重和阈值，以最小化预测误差。02监控训练过程使用train函数的返回值和训练过程中的输出，监控训练过程，确保神经网络能够收敛到合适的解。训练神经网络比较预测结果与实际结果将神经网络的输出结果与实际结果进行比较，评估神经网络的预测精度和泛化能力。调整测试参数根据测试结果，调整测试参数，如测试数据集、测试次数等，以提高测试效果。使用sim函数测试神经网络sim函数用于测试神经网络的性能，通过输入测试数据，得到神经网络的输出结果。测试神经网络比较不同神经网络模型的性能将当前神经网络的性能与其他模型进行比较，评估当前模型的优劣

5、。调整模型参数优化性能根据性能评估结果，调整模型参数或尝试不同的模型结构，以优化神经网络的性能。使用性能指标评估神经网络根据问题的需求，选择合适的性能指标，如均方误差、均方根误差、准确率等，对神经网络的性能进行评估。评估神经网络性能MATLAB神经网络工具箱的案例分析03CATALOGUE简单易行手写数字识别是一个经典的神经网络应用案例，数据集易于获取，模型构建简单，适合初学者入门。通过此案例，学习者可以掌握神经网络的基本原理和训练过程。案例一：手写数字识别实用性强股票价格预测是一个具有挑战性的任务，但也是非常实用的案例。通过构建神经网络模型，学习者可以了解如何处理时间序列数据，预测未来的股票

6、价格走势。此案例有助于学习者理解神经网络在实际金融领域的应用。案例二：股票价格预测VS复杂度高天气预报是一个复杂的案例，涉及到大量的气象数据和多变的天气模式。通过构建神经网络模型，学习者可以了解如何处理高维度的数据，并掌握如何优化神经网络结构以应对复杂的天气预报问题。此案例有助于学习者深入理解神经网络的复杂性和应用范围。案例三：天气预报MATLAB神经网络工具箱的进阶应用04CATALOGUE123深度学习是神经网络的一种扩展，通过增加隐藏层的数量，提高了对复杂数据的处理能力。MATLAB神经网络工具箱支持深度学习网络结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。结合深度学习，神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。深度学习与神经网络的结合自定义神经网络层01MATLAB允许用户自定义神经网络层，以满足特定应用需求。02通过编写自定义层函数，用户可以定义新的神经网络层类型，并为其添加特定的功能和操作。自定义层可以扩展神经网络的表达能力，提高模型的泛化性能。03010203MATLAB提供了多种优化算法来训练神经网络，如梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等。用户可以根据具体问题选择合适的优化算法，以提高神经网络的训练效率和准确性。优化算法可以调整神经网络的权重和偏置参数，以最小化损失函数并提高预测性能。优化神经网络训练算法THANKS感谢观看