matlab神经网络的应用及源程序下载

本压缩包详细介绍了MATLAB神经网络的基本原理及实例应用，适合学习和研究使用。

本压缩包包含RBF神经网络的训练MATLAB源程序代码，可以帮助用户更方便地理解和实现RBF神经网络模型的训练过程。该代码示例适用于机器学习与神经网络领域，提供了详细的实现步骤和参数设置，便于调试和学习。

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。

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Matlab中人工神经网络的符号说明如下：xji表示单元j的第i个输入，wji表示与xji相关联的权值，netj表示单元j的输入的加权和，oj表示单元j计算出的输出，tj表示单元j的目标输出，sigmoid函数用于计算输出，outputs表示网络最后一层的输出单元集合，Downstream(j)表示单元j的输出到达的单元集合。

详细介绍了Matlab神经网络应用的基本操作和实现方法。

在matlab环境中，这份完整的RBF神经网络代码十分优秀。

这是一份经典的BP神经网络源码，适合初学者参考学习。代码注释详细，帮助读者理解每个步骤的实现过程。