基于matlab神经网络工具箱的bp网络实现

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1、万方数据第21卷第5期计算机仿真2004年5月===——===一=—===============—====—====——=========—=======一====一文章编呼：1006—9348(2004)05—0109—03基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络实现罗成汉(集美大学信息工程学院，福建厦门361021)摘要：墒要介绍BP}申经网络结构和算法以及MATI．M3语言的特点。利用MATLAB的神经网络工具箱提供的许多有关神经网络没i{．、i_

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4、练以及仿真的函数实现BP网络将非常容易，用户只要根据自己的需要调用相关程序，从而免除j，编写复杂而庞大的算法程序的困扰。并详细论述利用

5、MATLAB神经网络r：具箱设计BP网络的方法及步骤，给出具体应用实例，从而验诅：该力+法的可行性。关键词：神经网络：工具箱；仿真中图分类号："W311．52文献标识码：A1引言人工神经网络是近年来发展起来的模拟人脑生物过程的人：I=智能技术。它由大量的、同时也是很简单的神经元广泛互连形成复杂的非线性系统⋯1。具有自学习、自组织、自适应和很强的非线性映射能力，特别适合于因果关系复杂的非确定性推理、判断、识别和分类等问题。在人工神经网络的实际应用中，常采用BP神经网络或它的变化形式。BP神经网络是一一种多层神经网络，因采用BP算法而得名。通常采用软件来实现，主要应用于模式识别和分类、函数逼近、数

6、据压缩等领域。MAT[AB是Mathworks公司开发的～种高性能的数值汁算和可视化软件，在学术界和工业界都得到了广泛的应用。与Basic、Fortrm、和C等编程语言相比，它具有程序可渎性强、调试简单等特点，尤其是在编写含矩阵运算的复杂程序时，能给用户提供极大的方便12j。它将数学计算、算法开发、建模与仿真、数据处理、可视化和应用开发集成于·个非常友好的环境中，尤其是它提供了各种专业性较强的：【具箱，在此环境下．，用户不需要再编写自己学科范围内的基础程序，如在神经网络工具箱中，MATLAB提供了许多有关神经网络设计、训练和仿真的函数。用户只要根据自己的需要调用相关程序，从而免除了编写复杂而庞

7、大的算法程序的困扰【=¨。本文将以～IATIAB6．1为开发环境，介绍神经网络工具箱及其相关函数，论述利用其神经网络工具箱开发BP网络的方法及设计步骤，给出应用实例。2BP网络模型BP网络是。一种多层前馈神经网络，由输入层、隐层和输出层组成。层与层之间采用全互连方式，同一层之间不存在相互连接，隐层可以有一个或多个。构造一个BP网络需要收稿Ij期：2003—03一()6确定其处理单元——神经元的特性和网络的拓扑结构。神经元是神经网络最基本的处理单元，隐层中的神经元采用S型变换函数，输出层的神经元可采用S型或线性型变换函数。图1为一个典型的三层BP网络的拓扑结构。输入层臆层输出层图1网络结构示意图

8、神经网络学习采用改进BP算法，学习过程由前向计算过程和误差反向传播过程组成。在前向计算过程中，输入信息从输入层经隐层逐层计算，并传向输出层，每层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如输出层不能得到期望的输出，则转入误差反向传播过程，误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层的神经元的权值，使得网络系统误差最小。最终网络的实际输出与各自所对应的期望输出逼近。3MAalAB6．1神经网络工具箱及其相关函数简介BP神经网络设计时，需要确定网络的拓扑结构(隐层的层数及各层的神经元的数目)及其神经元的变换函数，网络的初始化，误差计算，学习规则及网络训练，训练参数及训练样本的归一化处理等方面的工作，在M

9、ATLAB6．1神经网络工具箱中，有对应的函数完成所涉及到的全部计算任务。一109—万方数据3．1设计BP网络的相关函数1)神经元变换函数：线性变换函数purelin、对数s型变换函数logsin、双曲线正切S型变换函数tansig。2)BP网络生成函数newff：它是用来生成BP神经网络并进行初始化，可以确定网络层数、每层中的神经元数和变换函数。这个函数有六个输入参数，分别是：输入向量的范围、网络结构、各层变换函数、训练算法函数、学习函数和性能函数。输出参数为所生成的BP神经网络名net。其语法为：net=newff(PR，lSl，s2⋯，SNl]，【TFl，TF2，⋯TFNl]，BTF，B

10、LE，I)F)其中：PR是一个由每个输入向量的最大最小值构成的Rx2矩阵，R为输人神经元数目。si是第i层网络的神经元个数．网络共有N1层。1Fi是第i层网络神经元的变换函数，缺省为tansig．BTF是BP训练算法函数，缺省为trairdm．BLF是学习函数，缺省为learngdm．PF是性能函数，缺省为mse．newff在确定网络结构后会自动调用初始化函数init，用缺省参数来初始化网络中各个