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几个典型的神经网络 径向基神(RBF)经网络 自组织竞争神经网络 自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory，ART)网络 自组织特征映射(self-Organizing Map，SOM)网络 对传(Counter Propagation，CP)网络 协同神经网络(Synergetic Neural Network．SNN 学习向量量化LVQ( Learning Vector Quantization)神经网络 RBF网络是一种三层前向网络 RBF网络的基本思想 用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，将输入矢量直接(即不需要通过权连接)映射到隐空间 当RBF的中心点确定后，映射关系也就确定 隐含层空间到输出空间的映射是线性的 径向基神经网络的神经元结构 激活函数采用径向基函数 以输入和权值向量之间的 距离作为自变量 RBF网络与BP网络比较： RBF网络的输出是隐单元输出的线性加权和，学习速度加快 BP网络使用sigmoid()函数作为激活函数，这样使得神经元有很大的输入可见区域 径向基神经网络使用径向基函数（一般使用高斯函数）作为激活函数，神经元输入空间区域很小，因此需要更多的径向基神经元 RBF网络学习算法的MATLAB实现 RBF网络学习算法的MATLAB实现 newrb() 功能 建立一个径向基神经网络 格式 net = newrb(P，T，GOAL，SPREAD，MN，DF) 说明 P为输入向量，T为目标向量，GOAL为圴方误差，默认为0，SPREAD为径向基函数的分布密度，默认为1，MN为神经元的最大数目，DF为两次显示之间所添加的神经元神经元数目。 RBF网络学习算法的MATLAB实现 newrbe() 功能 建立一个严格的径向基神经网络,严格是指径向基神经网络的神经元的个数与输入值的个数相等。 格式 (1) net = newrb(P，T， SPREAD) 说明 各参数的含义见Newrb。 RBF网络学习算法的MATLAB实现 例2-4 建立一个径向基神经网络，对非线性函数y=sqrt(x)进行逼近，并作出网络的逼近误差曲线。 RBF网络学习算法的MATLAB实现 例2-4误差曲线和逼近曲线 自组织竞争神经网络 自组织神经网络，又称为自组织竞争神经网络,特别适合于解决模式分类和识别方面的应用问题。 自组织神经网络属于前向神经网络类型，采用无导师学习算法， 自组织特征映射神经网络不仅能够像自组织竞争神经网络一样学习输入的分布情况，而且可以学习神经网络的拓扑结构。 自组织竞争神经网络类型 自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory，ART)网络 自组织特征映射(self-Organizing Map，SOM)网络 对传(Counter Propagation，CP)网络 协同神经网络(Synergetic Neural Network．SNN) 自组织网络学习算法的MATLAB实现 MATLAB中自组织神经网络的重要函数和基本功能 自组织网络学习算法的MATLAB实现 MATLAB中自组织神经网络的重要函数和基本功能 newsom() 功能 创建一个自组织特征映射网络函数 格式 net = newsom(PR，[D1，D2，...]，TFCN，DFCN，OLR，OSTEPS，TLR，TND) 说明 net为生成的新BP神经网络；PR为网络输入矢量取值范围的矩阵[Pmin Pmax]；[D1，D2，...]为神经元在多维空间中排列时各维的个数；TFCN为拓扑函数，缺省值为hextop；DFCN为距离函数，缺省值为linkdist；OLR为排列阶段学习速率，缺省值为0.9；OSTEPS为排列阶段学习次数，缺省值为1000；TLR为调整阶段学习速率，缺省值为0.02，TND为调整阶段领域半径，缺省值为1。 自组织网络学习算法的MATLAB实现 plotsom() 功能 绘制自组织特征映射网络图的权值向量 函数 格式 (1) plotsom(pos) (2) plotsom(W，D，ND) 说明 式中pos是网络中各神经元在物理空间分布的位置坐标矩阵；函数返回神经元物理分布的拓扑图，图中每两个间距小于1的神经元以直线连接；W为神经元权值矩阵；D为根据神经元位置计算出的间接矩阵；ND为领域半径，缺省值为1；函数返回神经元权值的分布图，图中每两个间距小于ND的神经元以直线连接。 自组织网络学习算法的MATLAB实现 yec2ind