神经网络编程教程入门-神经网络程序代码

今天给大家分享神经网络编程教程入门，其中也会对神经网络程序代码的内容是什么进行解释。

文章信息一览：

• 1、神经网络编程入门
• 2、神经网络的硬限幅函数是什么?举个例子
• 3、MATLAB神经网络的目录

神经网络编程入门

基于MATLAB的神经网络编程 （1）编程理论 作为比较成熟的算法，软件Matlab中有神经网络工具箱，所以可以借助Matlab神经网络工具箱的强大功能，在此基础上进行二次开发，从繁琐的编程工作中解脱出来，大大提高工作效率。

原理就是：建立网络-数据归一化-训练-预测-数据反归一化。附件是电力负荷预测的例子，可以参考。BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。

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根据神经网络输出的预测结果，在PLC逻辑中实现相应的控制动作。 通过在外部软件中重新训练网络，并将更新的模型导入到PLC中，实现神经网络模型的迭代升级。 也可以直接在PLC中通过函数块实现神经网络算法，但比较复杂。

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神经网络的硬限幅函数是什么?举个例子

net＝newff（输入样本的取值范围，[网络各层的神经元数目]，{网络各层神经元的激活函数}，‘训练函数，‘学习函数’，‘性能函数’）一般选用三层BP网络，输入层、输出层的神经元个数根据具体情况确定，而隐层神经元个数目前多***用经验的方法确定。

激活函数（ActivationFunctions）（1）线性激活函数（2）硬限幅激活函数（3）对称的硬限幅激活函数（4）Sigmoid（S形）激活函数，具有平滑和渐进性，并保持单调性，参数可控制其斜率。性质：神经网络结构神经网络由大量并行分布的神经元广泛互联构成。

net为生成的感知机神经网络；PR为一个R2的矩阵，由R组输入向量中的最大值和最小值组成；S表示神经元的个数；TF表示感知器的激活函数，缺省值为硬限幅激活函数hardlim；LF表示网络的学习函数，缺省值为learnp 。

MATLAB神经网络的目录

1、循环神经网络（RNN）是一种具有记忆功能的神经网络，它可以处理序列数据。然而，传统的RNN存在一些问题，如梯度消失和梯度爆炸等。为了解决这些问题，研究人员提出了许多增强方法。以下是一些常见的RNN增强方法： 长短时记忆网络（LSTM）：LSTM是一种特殊的RNN，它通过引入门控机制来解决梯度消失问题。

2、MATLAB中文论坛2010年出过一本书，北航出版社的，叫《MATLAB神经网络30个案例分析 （豆瓣）》。我觉得把它作为入门书挺好的，每一章配有***和代码，可以依样画葫芦。刚刚顺手还看到了另一本书《MATLAB智能算法30个案例分析》，看目录貌似内容也比较接近的。

3、在MATLAB中，循环神经网络（RNN）的增强方法主要包括以下几种： **改善网络结构**：这是最常用的增强RNN的方法。通过改变网络的层数，增加隐藏层的神经元数量，或者改变输入和输出的大小，可以更好地调整网络的学习能力，适应更复杂的任务。

关于神经网络编程教程入门，以及神经网络程序代码的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。