1 产品描述

本产品用来设计和模拟神经网络。

神经网络工具箱提供了用于设计、实现、可视化和模拟神经网络的工具。神经网络用于难以或不可能进行公式化分析的应用，如模式识别和非线性系统识别和控制。该工具箱支持前馈网络、径向基网络、动态网络、自组织映射和其他经过验证的网络范例。

关键特性：

神经网络的设计、训练和仿真
模式识别、聚类和数据拟合工具
监督网络包括前馈、径向基、LVQ、时滞、非线性自回归(NARX)和层递归
无监督网络包括自组织映射和竞争层
用于提高网络训练效率和评估性能的预处理和后处理
模块化网络表示，用于管理和可视化任意大小的网络
用于改善泛化以防止过拟合的例程
用于构建和评估神经网络的Simulink®块，以及用于控制系统应用的高级块

2 神经网络方法概述

神经网络由并行操作的简单元素组成。这些元素的灵感来自生物神经系统。在自然界中，元素之间的连接在很大程度上决定了网络的功能。你可以通过调整元素之间的连接(权重)值来训练神经网络执行特定的功能。

通常，神经网络经过调整或训练，以便特定的输入导致特定的目标输出。下图说明了这种情况。在那里，根据输出和目标的比较调整网络，直到网络输出与目标匹配。通常

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初识Matlab2012a的神经网络工具箱（1）

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