程序实现PPT学习教案

1、会计学1程序实现程序实现21.1.NeuDeskNeuDesk软件概述软件概述NeuDesk软件是英国NCS公司推出的神经网络专用软件，它的主要特点是输入输出变量都采用电子表格录入的方式，非常直观；网络的设计中可以直观地看到神经元的连接以及权值的正负，网络经过训练以后可以储存其连接权值，便于应用。 2. 2. NeuDeskNeuDesk软件使用说明软件使用说明2.1 2.1 样本的输入样本的输入打开NeuDesk软件，出现以下界面，其中表Training Inputs是训练集的输入；Training Outputs是训练集的教师信号。输入向量：按列输入表中，一列代表一个变量输出向量：按列输入

2、表中，一列代表一个变量归一化处理：点击spreadsheet-autoscale第1页/共23页3第2页/共23页42.22.2网络的设计网络的设计打开Window，选择进入网络的设计界面其中，在Edit下拉菜单中选择Randomize为随机初始化；Manual Design表示手动改变隐层数和隐层节点数；Autodesign是根据输入节点和输出节点来进行自动设计。第3页/共23页52.32.3网络的训练网络的训练 进入Control window,可以对网络的训练参数进行设计。其中，Training Methods（训练方法）：用于进行算法和参数设计Terminate Training On

3、（中止条件）：设置终止条件如最大迭代次数或者是最小误差Current Status（现在的状态）：网络当前的迭代次数以及当前的误差Randomize为根据问题随机初始化网络的初始权值和隐层节点数Train:训练网络Query:用训练好的网络对新的输入来预测输出第4页/共23页62.42.4网络的预测网络的预测 用训练好的网络对新的输入进行预测。 （1）在Query Inputs键入输入变量第5页/共23页72.42.4网络的预测网络的预测 用训练好的网络对新的输入进行预测。 （2）点击Control Window上的Query，利用训练好的网络进行前向计算第6页/共23页82.42.4网络的预

4、测网络的预测 用训练好的网络对新的输入进行预测。 （3）可以在Query Outputs窗口得到相应的输出第7页/共23页91. MATLAB 神经网络工具箱概述神经网络工具箱概述神经网络工具箱（NN Toolbox）几乎完整地概括了现有的神经网络的新成果，所涉及的网络模型有：感知器、线性网络、BP网络、径向基网络、自组织网络和反馈网络等。对于各种网络模型，神经网络工具箱集成了多种学习算法，为用户提供了方便。第8页/共23页102. 2. MATLAB 神经网络工具箱函数神经网络工具箱函数2.12.1网络创建函数网络创建函数newp 创建感知器网络newlind 设计一线性层newlin 创建

5、一线性层newff 创建一前馈BP 网络newcf 创建一多层前馈BP 网络newfftd 创建一前馈输入延迟BP 网络newrb 设计一径向基网络newrbe 设计一严格的径向基网络newgrnn 设计一广义回归神经网络newpnn 设计一概率神经网络newc 创建一竞争层newsom 创建一自组织特征映射newhop 创建一Hopfield 递归网络newelm 创建一Elman 递归网络第9页/共23页112. 2. MATLAB 神经网络工具箱函数神经网络工具箱函数2.2.2 网络应用函数网络应用函数sim 仿真一个神经网络init 初始化一个神经网络adapt 神经网络的自适应化tr

6、ain 训练一个神经网络2.3 权函数权函数dotprod 权函数的点积ddotprod 权函数点积的导数dist Euclidean 距离权函数normprod 规范点积权函数negdist Negative 距离权函数mandist Manhattan 距离权函数linkdist Link 距离权函数第10页/共23页122. 2. MATLAB 神经网络工具箱函数神经网络工具箱函数2.2.4 网络输入函数网络输入函数netsum 网络输入函数的求和dnetsum 网络输入函数求和的导数2.5 转移函数转移函数hardlim 硬限幅转移函数hardlims 对称硬限幅转移函数purelin

7、 线性转移函数tansig 正切S 型转移函数logsig 对数S 型转移函数dpurelin 线性转移函数的导数dtansig 正切S 型转移函数的导数dlogsig 对数S 型转移函数的导数compet 竞争转移函数radbas 径向基转移函数satlins 对称饱和线性转移函数第11页/共23页132. 2. MATLAB 神经网络工具箱函数神经网络工具箱函数2.2.6 初始化函数初始化函数initlay 层与层之间的网络初始化函数initwb 阈值与权值的初始化函数initzero 零权/阈值的初始化函数initnw Nguyen_Widrow 层的初始化函数initcon Consc

8、ience 阈值的初始化函数midpoint 中点权值初始化函数2.7 性能分析函数性能分析函数mae 均值绝对误差性能分析函数mse 均方差性能分析函数msereg 均方差w/reg 性能分析函数dmse 均方差性能分析函数的导数dmsereg 均方差w/reg 性能分析函数的导数第12页/共23页142. 2. MATLAB 神经网络工具箱函数神经网络工具箱函数2.2.8 学习函数学习函数learnp 感知器学习函数learnpn 标准感知器学习函数learnwh Widrow_Hoff 学习规则learngd BP 学习规则learngdm 带动量项的BP 学习规则learnk Koho

9、nen 权学习函数learncon Conscience 阈值学习函数learnsom 自组织映射权学习函数2.9 自适应函数自适应函数adaptwb 网络权与阈值的自适应函数第13页/共23页152. 2. MATLAB 神经网络工具箱函数神经网络工具箱函数2.2.10 训练函数训练函数trainwb 网络权与阈值的训练函数traingd 梯度下降的BP 算法训练函数traingdm 梯度下降w/动量的BP 算法训练函数traingda 梯度下降w/自适应lr 的BP 算法训练函数traingdx 梯度下降w/动量和自适应lr 的BP 算法训练函数trainlm Levenberg_Marq

10、uardt 的BP 算法训练函数trainwbl 每个训练周期用一个权值矢量或偏差矢量的训练函数2.11 分析函数分析函数maxlinlr 线性学习层的最大学习率errsurf 误差曲面第14页/共23页162. 2. MATLAB 神经网络工具箱函数神经网络工具箱函数2.2.12 绘图函数绘图函数plotes 绘制误差曲面plotep 绘制权和阈值在误差曲面上的位置plotsom 绘制自组织映射图errsurf 误差曲面2.13 符号变换函数符号变换函数ind2vec 转换下标成为矢量vec2ind 转换矢量成为下标矢量2.14 拓扑函数拓扑函数gridtop 网络层拓扑函数hextop 六

11、角层拓扑函数randtop 随机层拓扑函数第15页/共23页173. 3. MATLAB中中 Demo的使用的使用（1）在命令窗口键入Demo，可以进入MATLAB的例子演示中。可以运行demo（演示程序）、可以阅读demo的源程序、利用源程序建立自己的m文件（2）进入工具箱（Toolboxes）点开Toolboxes第16页/共23页183. 3. MATLAB中中 Demo的使用的使用（3）进入神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）演示第17页/共23页193. 3. MATLAB中中 Demo的使用的使用（3）进入神经网络工具箱（Neural Network To

12、olbox）演示神经网络第18页/共23页204. MATLAB 使用使用GUI 在命令窗口键入nntool,会出现神经网络设计界面第19页/共23页21示例示例1.1.问题描述问题描述2.2.输入输出向量设计输入输出向量设计 P=,T=P=,T=3. BP3. BP网络设计网络设计 threshold=0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1; net=newff(threshold,31,12,tansig,logsig,trainlm);4. 4. 网络训练网络训练 net.trainParam.epochs=1000; net.trainParam.goal=0.01; LP.lr=0.1; net=train(net,P,T);minmaxminxxxxx第20页/共23页22示例示例5.网络测试网络测试P_test=0.2123 0.1257 0.1343 0.2079 0.5579 0.5716 0.7059 0.7145 0.7205 0.7401 0.8019 0.8136 0.2317 0.2936 0 ;Out=sim(net,P_test)6.绘制误差曲线绘制误差曲线X=0.2119 0.1215 0.1621 0.2161 0.6171 0.6159 0.7155