（急）如何用MATLAB建立ANN（人工神经网络模型）？

利用人工神经网络建立模型的步骤~

人工神经网络有很多种，我只会最常用的BP神经网络。不同的网络有不同的结构和不同的学习算法。

简单点说，人工神经网络就是一个函数。只是这个函数有别于一般的函数。它比普通的函数多了一个学习的过程。

在学习的过程中，它根据正确结果不停地校正自己的网络结构，最后达到一个满意的精度。这时，它才开始真正的工作阶段。

学习人工神经网络最好先安装MathWords公司出的MatLab软件。利用该软件，你可以在一周之内就学会建立你自己的人工神经网络解题模型。

如果你想自己编程实现人工神经网络，那就需要找一本有关的书籍，专门看神经网络学习算法的那部分内容。因为“学习算法”是人工神经网络的核心。最常用的BP人工神经网络，使用的就是BP学习算法。

第0节、引例
本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set 找到。这里简要介绍一下Iris数据集：
有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的数据。
　　一种解决方法是用已有的数据训练一个神经网络用作分类器。
　　如果你只想用C#或Matlab快速实现神经网络来解决你手头上的问题，或者已经了解神经网络基本原理，请直接跳到第二节——神经网络实现。

第一节、神经网络基本原理
1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型
人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示：

图1. 人工神经元模型

图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值 ( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为：


　　图中 yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为：


　　若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即：
X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ]

　　则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式：


若神经元的净激活net为正，称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire)，若净激活net为负，则称神经元处于抑制状态。
图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型 ( McCulloch-Pitts Model )，也称为神经网络的一个处理单元( PE, Processing Element )。

2. 常用激活函数
激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节，下面简要介绍常用的激活函数。
(1) 线性函数 ( Liner Function )

(2) 斜面函数 ( Ramp Function )

(3) 阈值函数 ( Threshold Function )



以上3个激活函数都属于线性函数，下面介绍两个常用的非线性激活函数。
(4) S形函数 ( Sigmoid Function )

　　该函数的导函数：

(5) 双极S形函数

　　该函数的导函数：

　　S形函数与双极S形函数的图像如下：

图3. S形函数与双极S形函数图像
　　双极S形函数与S形函数主要区别在于函数的值域，双极S形函数值域是(-1,1)，而S形函数值域是(0,1)。
　　由于S形函数与双极S形函数都是可导的(导函数是连续函数)，因此适合用在BP神经网络中。（BP算法要求激活函数可导）
具体http://blog.csdn.net/gongxq0124/article/details/7681000/

问题描述：
有两个自变量，一个因变量，10个样本（这里就取少一点好了）。用实际问题来表述，假设一个股票，开盘价 x1，收盘价 x2，第二天的股价 y。 那用神经网络来预测的目的是，根据10天的开盘价和收盘价，来预测未来股价。显然，这里的y与x1和x2相关，我们要训练一个网络（net）来让他尽可能的预测一个y

MATLAB程序

clc
clear
load data input output
%input就是包含了x1和x2 10天数据的矩阵，说白了就是20个数的矩阵。output是y的一个向量，%10个数
%需要自己找一些数据赋值给input和ouput

P=input;
T=output;
%这里P和T必须是 x1 x2和y的行向量组合。对于P，x1是行向量，x2是行向量。P=[x1;x2]; T=y. y是行向量

Epochs=5000;
NodeNum=12; TypeNum=1;
TF1='logsig'; TF2='purelin';
%设置一些初始参数，Epochs是迭代上限次数，NodeNum是第一个隐藏层的神经元个数，%TypeNum是几层。TF1和TF2分别定义了几个传递函数。

net=newff(minmax(P),[NodeNum TypeNum],{TF1 TF2},'trainlm');
%建立一个神经网络，训练输入和输出数据都有了，设置隐藏层的个数。

net.trainParam.epochs=Epochs;
net.trainParam.goal=1e-4;
net.trainParam.min_grad=1e-4;
net.trainParam.show=200;
net.trainParam.time=inf;
%设置一些训练时的参数，第一个是每次训练的最大迭代次数；

net=train(net,P,T);
%开始网络训练

P_test=P;
B_test=T;
%就用原始的数据进行测试

X=sim(net,P_test);
%测试

Erro=abs(B_test-X);
sigma=std(Erro);
%计算出预测值和实际值的误差，求出方差。将来方差可以用来随机调整

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曲周县13179826379： (急)如何用MATLAB建立ANN(人工神经网络模型)? - ？
度终久威： 问题描述:有两个自变量,一个因变量,10个样本(这里就取少一点好了).用实际问题来表述,假设一个股票,开盘价 x1,收盘价 x2,第二天的股价 y. 那用神经网络来预测的目的是,根据10天的开盘价和收盘价,来预测未来股价.显然,...

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度终久威： 第一个代码:t=1:50; an=zeros(1,50); for n=1:50 an(n)=n^4; end plot(t,an); grid on; 第二个代码 clc;clear all; x=1:50; fx=zeros(1,50); for t=1:50 fx(t)=1/(1+t^3); end plot(x,fx); grid on;

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