学号： 1001314197

人工神经网络实验报告

实验一 感知器和BP网络设计及应用

实验1 感知器和BP网络设计及应用

题目一 初步认识Matlab人工神经网络工具箱

实验目的

初步了解人工神经网络工具箱。

二、实验内容

认识人工神经网络工具箱包含的主要功能函数及分类。

三、实验步骤

(1) 在命令窗口键入help nnet

(2) 描述人工神经网络工具箱划分的主要函数模块,并在每类下挑选3-4个函数,说明其主要功能。

四、实验结果

>> help nnet

Neural Network Toolbox

Version 6.0 (R2008a) 23-Jan-2008

Graphical user interface functions. 图形用户界面函数

nnstart - Neural Network Start GUI 神经网络启动图形用户界面nctool - Neural network classification tool 神经网络分类工具nftool - Neural Network Fitting Tool 神经网络拟合工具

nntraintool - Neural network training tool 神经网络训练工具

Network creation functions. 网络生成函数

cascadeforwardnet – Cascade-forward neural network. 级联神经网络

competlayer - Competitive neural layer. 竞争神经distdelaynet - Distributed delay neural network. 分布式延迟elmannet - Elman neural network. Elman 神经网络

Using networks. 网络使用

network - Create a custom neural network. 创建一个定制的神经网络

sim - Simulate a neural network. 模拟神经网络

init - Initialize a neural network. 初始化一个神经网络

adapt - Allow a neural network to adapt. 神经网络的适应

train - Train a neural network. 训练一个神经网络

Simulink support. 仿真支持gensim - Generate a Simulink block to simulate a neural network. 生成Simulink模块来模拟神经网络

setsiminit - Set neural network Simulink block initial conditions 设置神经网络Simulink模块初始条件

getsiminit - Get neural network Simulink block initial conditions 获得神经网络Simulink模块初始条件

neural - Neural network Simulink blockset. 神经网络Simulink 模块集

Training functions. 训练函数

trainb - Batch training with weight & bias learning rules. 批处理具有权重和偏差训练trainbfg - BFGS quasi-Newton backpropagation. BFGS 拟牛顿反向传播trainbr - Bayesian Regulation backpropagation. 贝叶斯规则的反向传播trainbu - Unsupervised batch training with weight & bias learning rules. 无监管的权重和偏差训练Plotting functions. 绘图函数

plotconfusion - Plot classification confusion matrix. 图分类混淆矩阵

ploterrcorr - Plot autocorrelation of error time series. 误差自相关时间序列图

ploterrhist - Plot error histogram. 误差直方图

plotfit - Plot function fit. 绘图功能(函数)配合

题目2 感知器的功能及初步设计

实验目的

掌握感知器的功能。

二、实