第4章nnToolKit神经网络工具包.ppt
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1、第4章nnToolKit神经网络工具包,4.1 nnToolKit简介,nnToolKit 神经网络工具包是基于 MATLAB 神经网络工具箱自行开发的一组神经网络算法函数库 可在MATLAB环境下均独立运行,也可打包成DLL组件,直接被VB、V C 、C+ 、C#、JAVA或其他支持COM的语言所调用 本工具包中增加了一些MATLAB中没有的神经网络算法,如模糊神经网络、小波神经网络、遗传神经网络算法等,4.2 nnToolKit函数库,4.2nnToolKit函数库,4.2nnToolKit函数库,LmTrain 功能 LM神经网络训练函数。 格式 retstr = LmTrain(Mod
2、elNo,NetPara,TrainPara,InputFun,OutputFun,DataDir)。 说明 函数返回网络训练次数,同时将网络训练结果(权值、阈值)及训练误差保存到文件。各参数说明如下: (1)ModelNo 输入参数,神经网络模型编号。 (2)NetPara 输入参数,神经网络参数,它是一个4维数组,分别表示输入层结点数、输出层结点数、中间层结点数和训练样本组数。,4.2nnToolKit函数库,(3)TrainPara 输入参数,神经网络可选训练参数,当采用默认值时,参数设置为-1,它是8维数组,分别表示显示间隔次数,最大循环次数,目标误差,设置最小梯度,设定的初始值,设定
3、的增加系数,设定的减少系数,设定的最大值。 (4)InputFun 输入参数,输入层到中间层的传递函数,默认值为tansig,当采用默认值时,参数指定为-1。 (5)OutputFun 输入参数,中间层到输出层的传递函数,默认值为purelin,当采用默认值时,参数指定为-1。 (6)DataDir 输入参数,数据文件保存路径。,4.2nnToolKit函数库,例4-1 对ch4nnToolKit工具箱lmnet文件夹中文件(input_para1.txt和output_para1.txt)提供的专家样本数据进行网络训练。,4.2nnToolKit函数库,LmSimu 功能 LM神经网络仿真函
4、数。 格式 retstr = LmSimu(ModelNo,NetPara,SimulatePara,InputFun,OutputFun,DataDir)。 说明 函数对未知的输入样本进行仿真,返回仿真结果,同时将仿真结果写入结果文件。各参数说明如下: (1)ModelNo 神经网络模型编号。 (2)NetPara 神经网络参数,它是一个三维数组,分别表示输入层结点数、输出层结点数和中间层结点数。 (3)SimulatePara 神经网络仿真输入参数,其维数与神经网络输入参数个数相同 (4)InputFun 输入层到中间层的传递函数 (5)OutputFun 中间层到输出层的传递函数,4.2
5、nnToolKit函数库,例4-2 输入一组测试样本数据,对例4-1训练的网络模型进行仿真,4.2nnToolKit函数库,SofmTrain 功能 自组织特征映射网络训练函数。 格式 retstr = ofmTrain(ModelNo,NetPara,TrainPara,DataDir) 说明 完成分类训练,并保存权值和分类后各类别下的像素矩阵,各参数说明如下: (1)ModelNo 输入参数,模型编号。 (2)NetPara 输入参数,网络参数,包括输入层结点数,分类数,训练数据组数。 (3)TrainPara 输入参数,网络训练参数,包括训练过程显示频率,最大训练步数,学习率。 (4)D
6、ataDir 输入参数,当前应用程序路径。,4.2nnToolKit函数库,例4-3 对ch4nnToolKit工具箱sofm文件夹中的数据文件(input_para1.txt)进行自组织特征映射网络训练,以便实现对其数据进行分类。,4.2nnToolKit函数库,SofmSimu 功能 自组织特征映射网络仿真函数。 格式 retstr = SofmSimu(ModelNo,NetPara,SimuData,DataDir) 说明 根据训练好的网络模型,对预测数据进行分类识别,各参数说明如下: (1) ModelNo 输入参数,模型编号。 (2) NetPara 输入参数,网络参数,包括输入层
7、结点数,分类数,训练数据组数。 (3) SimuData 输入参数,网络仿真数据。 (4) DataDir 输入参数,当前应用程序路径。,4.2nnToolKit函数库,例4-4 输入一组测试样本数据,检验例4-3训练好自组织特征映射网络模型。,4.2nnToolKit函数库,SofmIntensity 功能 图像增强处理函数。 格式 retstr = SofmIntensity(ImgName,AdjustPara,DataDir) 说明 图像增强处理,主要增强图像对比度,各参数说明如下: (1) ImgName 输入参数,图像文件名。 (2) AdjustPara 输入参数,图像增强参数,
8、介于(0,1)。 (3) DataDir 输入参数,当前应用程序路径。 SofmHist 功能 绘制直方图函数。 格式 retstr = SofmHist(ImgName,DataDir) 说明 绘制图像直方图,各参数说明如下: (1) ImgName 输入参数,图像文件名。 (2) DataDir 输入参数,当前应用程序路径。,4.2nnToolKit函数库,SofmProcess 功能 自组织特征映射网络分类处理函数。 格式 retstr= ofmProcess(ModelNo,ClassifyNum,TrainPara,ImgName,DataDir) 说明 主要用于图像分割处理,程序首
9、先读入图像文件,并将图像灰度特征值转化为一个一维矩阵,接下来对该灰度矩阵进行竞争学习,最后根据训练结果,对矩阵中的各数据进行仿真,并将分类结果写入相应的文件。各参数说明如下: (1) ModelNo 输入参数,模型编号。 (2) ClassifyNum 输入参数, 分类数。 (3) TrainPara 输入参数,网络训练参数,包括:训练过程显示频率,最大训练步数,学习率。 (4) ImgName 输入参数,图像文件名。 (5) DataDir 输入参数,当前应用程序路径。,4.2nnToolKit函数库,例4-5 对ch4nnToolKit工具箱sofm文件夹中的图像文件(imageimgre
10、c_0.gif) 根据灰度特征进行分割,同时将分类结果写入文件,4.2nnToolKit函数库,SofmRec 功能 图像还原处理函数。 格式 retstr = SofmRec(ModelNo,ClassifyNum,ClassifyNo,DataDir) 说明 经自组织特征映射网络分割后的图像还原处理,各参数说明如下: (1) ModelNo 输入参数,模型编号。 (2) ClassifyNum 输入参数,分类数。 (3) ClassifyNo 输入参数,需还原的类别。 (4) DataDir 输入参数,应用程序所在工作目录。,4.2nnToolKit函数库,例4-6 对经例4-5分割后的图
11、像进行还原。,4.2nnToolKit函数库,FnnTrain 功能 模糊神经网络训练函数。 格式 retstr = FnnTrain(dt,ld,tt,sp)。 说明 对指定的样本数据进行训练,同时将训练结果写入权值文件,各参数说明如下: (1) dt 输入参数,学习阈值。 (2) ld 输入参数,学习进度。 (3) tt 输入参数,训练次数。 (4) sp 输入参数,样本数据文件。,4.2nnToolKit函数库,例4-7 对ch4nnToolKit工具箱fnn文件夹中文件(datasample.txt)提供的专家样本数据进行模糊神经网络训练。,4.2nnToolKit函数库,FnnSim
12、u 功能 模糊神经网络仿真函数。 格式 retstr = FnnSimu(kd,sj,td)。 说明 调用训练好的模糊神经网络模型,对输入样本进行仿真,各参数说明如下: (1) kd 输入参数,学习阈值。 (2) sj 输入参数,学习进度。 (3) td 输入参数,仿真输入数据。,4.2nnToolKit函数库,例4-8 输入一组测试样本数据,对例4-7训练的网络模型进行仿真。,4.2nnToolKit函数库,Initnet 功能 遗传神经网络初始化函数。 格式 net = Initnet(W1, B1, W2, B2,paraments)。 说明 根据指定的权值阈值,获得设置好的一个神经网络
13、,参数说明如下: (1) W1 输入参数,输入层到隐含层权值。 (2) B1 输入参数,输入层到隐含层阈值。 (3) W2 输入参数,隐含层到输出层权值。 (4) B2 输入参数,隐含层到输出层阈值。 (5) paraments 输入参数,神经网络参数信息:最大迭代次数 最小误差。,4.2nnToolKit函数库,Gadecod 功能 遗传算法编码分解函数。 格式 W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val=Gadecod(x)。 说明 将遗传算法的编码分解为BP网络所对应的权值、阈值,参数说明如下: (1) x 输入参数,一个染色体。 (2) W1 输出参数,
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