MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型神经网络工具箱简介神经网络工具箱的主要应用应用神经网络工具箱求解问题的一般过程人工神经元的一般模型人工神经元模型与生物神经元的区别:响应函数的基本作用：根据响应函数的不同，人工神经元有以下几种类型：阈值单元线性单元非线性单元人工神经网络的构成人工神经网络连接的基本形式：2.反馈前向网络内层互连前馈网络互连网络神经网络的学习方式(1)均方误差mse(meansquarederror)(2)平均绝对误差mae(meanabsoluteerror)(3)误差平方和sse(sumsquarederror)无教师学习(无监督学习)MATLAB工具箱中的神经网络结构人工神经元的一般模型由S个神经元组成的单层网络MATLAB工具箱中的神经网络结构多层网络的简化表示:MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型权值矩阵向量W(t)阈值向量b(t)网络层符号例:表示输入向量的第R个输入元素到输入层的第个神经元的连接权.例:n1为第一层神经元的中间运算结果,即连接权向量与阈值向量的加权和,大小为多层神经网络结构多层网络简化形式说明:4.公式和图形中的变量符号在编程代码中的表示方法访问元素:m{1}=n{1,1}=变量符号在MATLAB中的表示神经网络工具箱常用函数列表线性神经网络函数BP网络函数：自组织网络反馈网络（Hopfield网络）神经网络例子创建线性神经网络层