Matlab神经网络设计与应用

详细介绍了Matlab神经网络应用的基本操作和实现方法。

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神经网络训练原理- 终止条件：获得使训练集中样本分类正确的权重值。- 训练步骤：- 随机初始化权重。- 输入样本，计算输入值线性总和。- 通过激励函数计算输出值。- 计算误差，修正权重和阈值。

《基于MATLAB与fuzzyTECH的模糊与神经网络设计》中介绍了模糊神经网络的建立过程，帮助读者深入理解该技术在实际应用中的作用与优势。周润景的著作为此领域的入门者提供了宝贵参考。

本项目利用神经网络开发语音识别系统，通过MATLAB实现线性预测编码（LPC）方法进行特征提取，以提高系统的波形分辨率。神经网络形式包括K最近邻居（KNN）、人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）及基于MFCC图像的方法。此外，还在Arduino 101硬件上实现了较小规模的ANN，利用MATLAB训练权重以驱动系统。

随机神经网络引入了神经网络中的随机变化，一种方法是通过在神经元之间引入随机过程传递函数，另一种方法是为神经元分配随机权重。这种设计使得随机神经网络在解决优化问题时非常有效，因为随机性可以帮助避免陷入局部最优解。基于随机传递函数构建的随机神经网络通常被称为波茨曼机（Boltzmann machine），在风险控制、肿瘤学和生物信息学等领域有广泛应用。

神经网络识别，可识别三种类别，使用四种特征。可更改程序以识别更多类别。

PLD（可编程逻辑器件）的发展呈现出多个重要趋势。智能财产（IP）在设计和生产集成电路中起到关键作用，推动硬件和软件工具的进步。PLD正向高集成度和高速度方向发展，已达到1000万门，并朝向SOPC（系统在可编程芯片）方向发展。它可以设计片内的CPU、DSP及接口控制电路，形成各种嵌入式系统。另一方面，PLD也朝着低电压和低功耗方向发展，支持5V、3.3V、2.5V、1.8V、1.5V甚至更低的工作电压。此外，PLD还向数模混合可编程方向发展，内置了ADC、DAC、PWM、PLL等多功能IP内核，持续推动技术的进步。

应用BP神经网络实现两类模式分类 定义训练参数：隐含层节点数、输出维度、训练次数、激活函数