神经网络与MATLAB仿真1.ppt

神经网络;Outline;1.人工神经网络简介;1.人工神经网络简介;2.神经网络的特点及应用;2.神经网络的特点及应用;;神经元模型 图中 为神经元的内部状态， 为阈值， 为输入信号， ， 为表示从单元 到单元 的连接权系数， 单神经元模型可描述为：;通常情况下，取 即;图7-1 单神经元模型;常用的神经元非线性特性有以下四种： （1）阈值型 图7-2 阈值型函数;（2）分段线性型;（3）Sigmoid函数型;单层感知器;Outline;1.单层感知器的结构;1.单层感知器的结构;1.单层感知器的结构;2.单层感知器的学习算法;2.单层感知器的学习算法;2.单层感知器的学习算法;2.单层感知器的学习算法;3.感知器的局限性;4.单层感知器应用实例;4.单层感知器应用实例;4.单层感知器应用实例;4.单层感知器应用实例;4.单层感知器应用实例;4.单层感知器应用实例;5.单层感知器应用实例;4.单层感知器应用实例;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; 线性神经网络;Outline;1.线性神经网络的结构;1.线性神经网络的结构;1.线性神经网络的结构;1.线性神经网络的结构;2.LMS学习算法 ;2.LMS学习算法;2.LMS学习算法;3.LMS算法中学习率的选择;3.LMS算法中学习率的选择;4.线性神经网络与感知器的对比;5.线性神经网络实现直线拟合;%% 清理 clear,clc close all %% 定义数据 P=-5:5; % 输入：11个标量 P d=3*P-7; d randn(state,2); d=d+randn(1,length(d))*1.5 % 期望输出：加了噪声的线性函数 d;P=[ones(1,length(P));P] % P加上偏置 P lp.lr = 0.01; % 学习率 MAX = 150; % 最大迭代次数 ep1 = 0.1; % 均方差终止阈值 ep2 = 0.0001; % 权值变化终止阈值 %% 初始化 w=[0,0];;%% 循环更新 for i=1:MAX fprintf(第%d次迭代：\n, i) e=d-purelin(w*P); % 求得误差向量 ms(i)=mse(e); % 均方差 ms(i) if (ms(i) ep1) % 如果均方差小于某个值，则算法收敛 fprintf(均方差小于指定数而终止\n); break; end;dW = lp.lr*e*P; % 权值调整量 if (norm(dW) ep2) % 如果权值变化小于指定值，则算法收敛 fprintf(权值变化小于指定数而终止\n); break; end w=w+dW % 用dW更新权值 end;%% 显示 fprintf(算法收敛于：\nw= (%f,%f),MSE: %f\n, w(1), w(2), ms(i)); figure; subplot(2,1,1); % 绘制散点和直线 plot(P(2,:),d,o);title(散点与直线拟合结果); xlabel(x);ylabel(y); axis([-6,6,min(d)-1,max(d)+1]); x1=-5:.2:5; y1=w(1)+w(2)*x1; hold on;plot(x1,y1); subplot(2,1,2); % 绘制均方差下降曲线 semilogy(1:i,ms,-o); xlabel(迭代次数);ylabel(MSE);title(均方差下降曲线);;6.线性神经网络应用实例——与;6.线性神经网络应用实例——与; for i=1:MAX... fprintf(第%d次迭代\n, i); v=w*P; % 求出输出 y=v; disp(线性网络的二值输出：); yy=y=0.5 % 将模拟输出转化为二值输出，以0.5为阈值 e=d-y; % 误差 m(i)=mse(e); % 均方误差 fprintf(均方误差： %f\n,m(i)); dw=lr