初探MATLAB神经网络

感知器神经网络是最简单的神经网络类型，采用单层神经网络结构，主要作用是解决最简单的分类问题。

采用GUI创建法： 创建一个逻辑与功能的感知器 ①在命令行窗口内输入nntool指令

即可打开Network/Data管理器窗口 ②其中 “Input Date”: 输入向量 “Target data”: 期望目标相应 “Input Delay States”: 设置输入延时 “Networks”: 操作中的网络设置 “Output Date”: 仿真输出 “Error Date”: 仿真误差 “Layer Delay Date”: 层延时状态 ③

④ 新建输入矩阵： 单击“New”并进入“Data”界面

可见数据名称，值，以及数据类型（对应于Network/Data管理器中的七种数据）。 对名称进行修改得到自定义使用的名称。 对值进行修改输入创建需要的值数据。 对类型进行修改可以将变量归类到一定的区域。 提醒：在Network/Data管理器里面双击变量名称可以弹出其详细情况并修改其中的值。 ⑤完成输入数据以及期望输出以后进入“New”→“Network”部分设置网络名称，设置网络类型（我们选择了“Perceptron”类型进行创建），将输入与目标输出取定为当前输入的值。 如图： 点击“View”按钮可以预览神经网络模拟图： 然后点击“Create”按钮即可创建神经网络。 回到Network/Data管理器窗口我们可以看到：

⑥神经网络创建后可以选择然后“Open”打开如图所示界面选择“Train”“Simulate”“Adapt”选项卡，选择对应的变量再点击左下角相应操作按钮即可训练或仿真神经网络。 进行训练

将会弹出以下对话框： 点击“Performance”按钮即可打开训练情况报告。 （由于输入输出简单，并且神经网络比较简单，我们可以看到系统仅经过一次训练即可达到训练目标。） ⑦再次回到Network/Data管理器窗口 我们可见剩余的两个输出结果数据已经被系统填满了。

到此一个简单而常用的感知器就创造出来了。