matlab遗传算法优化神经网络权值教程第4章nnToolKit神经网络工具包
4.1 nnToolKit简介
神经网络工具包是基于MATLAB神经网络工具箱自行开发的一组神经网络算法函数库
可在MATLAB环境下均独立运行，也可打包成DLL组件，直接被VB、VC、
C++ 、C#、JAVA或其他支持COM的语言所调用
本工具包中增加了一些MATLAB中没有的神经网络算法，如模糊神经网络、小波神经网络、遗传神经网络算法等
4.2nnToolKit函数库
4.2nnToolKit
函数库
4.2nnToolKit函数库
例4-1 对ch4\nnToolKit工具箱\lmnet文件夹中文件(input_para1.txt和output_para1.txt)提供的专家样本数据进行网络训练。
%此为BP网络训练程序
function retstr =
LmTrain(ModelNo,NetPara,TrainPara,InputFun,OutputFun,DataDir)NNTWARN OFF
retstr=-1;
ModelNo=‘1’;NetPara(1)=7;Ne tPara(2)=1;
NetPara(3)=6;NetPara(4)=10;
4.2nnToolKit函数库
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例4-2 输入一组测试样本数据，对例4-1训练的网络模型进行仿真
%此为一仿真程序%首先读入权域值参数
function retdouble =
LmSimu(ModelNo,NetPara,SimulatePara,InputFun,OutputFun,DataDir)NNTWA RN
OFF
%%%% 输入参数赋值开始 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 这
部分代码主要是方便用户调试用ModelNo=‘1’;
NetPara(1)=7;
4.2nnToolKit函数库
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例4-3 对ch4\nnToolKit工具箱\sofm文件夹中的数据文件(input_para1.txt)进行自组织特征映射网络训练，以便实现对其数据进行分类。
% 自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，认为一个神经网络
接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。
各神经元的连接权值具有一定的分布。
最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。
自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。
% 此为Sofm网络训练程序
function retstr =SofmTrain(ModelNo,NetPara,TrainPara,DataDir)NNTWARN OFF
retstr=-1;
%%%% 输入参数赋值开始 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 方便调试程序用，程序
调试时去掉这部分的注释ModelNo=‘1’;% 网络参数
NetPara(1)=1; %输入层节点数
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4.2nnToolKit函数库
4.2nnToolKit函数库
4.2nnToolKit函数库(Gabpdemo
(Wnninit
(Gawnn
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4.3 应用举例
基于LM神经网络的房地产开发风险预测模型(案例描述
4.3.1 基于LM神经网络的房地产开发风险预测模型建立一个网络结构为7-5-1的神经网络模型
构建专家样本数据
运行LmTrain.m文件，完成对专家样本数据的训练
将实际参数值传入LmSimu.m文件实现开发风险预测
在利用GMS红外卫星云图进行无 4.3.2 自组织特征映射网络进行图像识别眼台风自动定位方法的研究中，台风云系的分割是处理中关键的一步，本案例介绍一种基于自组织特征映射网络对图像进行分割的方法，首先利用图像的分形维数和灰度特征对台风云系中的卫星云图进行分类识别，然后再对不同的分类结果进行图像还原。
4.3.2 自组织特征映射网络进行图像识别案例分析
要实现本例的图像分割与还原，可按以下步骤来进行:
4.3.2 自组织特征映射网络进行图像识别图为运行SofmHist函数生成的灰度直方图，由图可发现原始图像的灰度集中点，据此可以确定Kohonen神经网络的输出神经元数为7，即分类数为
7
4.3.2 自组织特征映射网络进行图像识别
(案例描述 4.3.3 模糊神经网络预测地基沉降量
(案例分析
样本数据 4.3.3 模糊神经网络预测地基沉降量
4.3.4 基于遗传神经网络的图像分割(案例描述
4.3.4 基于遗传神经网络的图像分割分割实现步骤
小结
简介函数库应用举例
神经网络建模方法。