神经网络与深度学习:基于MATLAB的仿真与实现
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第2章 MATLAB基本知识及神经网络工具箱简介

MATLAB是美国MathWorks公司推出的科学计算软件,其初始版本是基于DOS操作系统的,诞生于1984年。MATLAB起初是作为教学软件使用的,此后不断发展,在各个工程领域均有涉及,目前已经推出了MATLAB R2019b版本。几乎所有版本的MATLAB都包含基本开发环境、数学函数库、编程语言、图形处理以及应用程序接口(API)5大部分。在应用程序接口主要有MATLAB代码编程以及Simulink(图形模块化)编程两部分。

从功能上讲,MATLAB的高版本是兼容低版本的,也就是说,在较低版本上运行的程序功能在较高版本上都可以实现;从编程方面(特别是Simulink的编程方式),MATLAB的高版本却并不是全部兼容低版本,这一点与很多软件不同,在学习使用时应该注意。

图2-1 MATLAB R2019b启动界面

此外,MATLAB软件的版本虽然各不相同,但其安装方法却大同小异,本书就不做详细叙述了。本书以MATLAB R2019b版本为例,对神经网络在MATLAB上的实现进行讨论,相信读者可以举一反三,触类旁通。之所以称MATLAB为软件,而不是单纯地称为MATLAB语言,是因为这个软件本身包含了除具有自身特点的语言规范外,还提供了其他的开发工具和环境。MATLAB R2019b启动界面如图2-1所示。

启动MATLAB R2019b后就进入了其开发环境。MATLAB软件的开发环境与很多软件的开发环境基本相同,包含菜单栏、工作区、编辑器和命令行窗口等几个部分。其建立文件后的默认界面如图2-2所示。

在进行MATLAB软件项目开发时,可以在命令行窗口输入符合其语法规则的指令,也可以建立文件(如∗.m等)进行相应的编辑。MATLAB还构建了图形化编程的环境,这就是Simulink的开发环境,在随后的内容中会介绍。MATLAB的图形处理与其他语言相比是具有非常强的优势的,相信读者在具体使用中会对此有非常大的感触。此外,需要特别说明的是,对于一种软件,认真阅读其帮助文件是非常重要的。尽管帮助文件可能会很长,但这几乎可以是最高权威的解释了,MATLAB也不例外。此外,如果想要了解关于MATLAB更多内容,读者还可以访问其官方网站。下面就来简要介绍MATLAB的基本情况。

图2-2 MATLAB R2019b的开发环境默认界面