【摘 要】人工神经网络是一门理论性很强而又应用广泛的课程，将神经网络应用于本科毕业设计能促进高校培养出工程应用型人才。文章利用MATLAB平台将实验仿真教学与理论学习相结合，以RBF神经网络为例设计仿真试验，通过实例增强学生的对神经网络模型的设计和仿真的认识，加深学生神经网络理论的理解和应用设计能力。
【关键词】Matlab；RBF神经网络；仿真试验
人工神经网络（ANN-Artificial Neural Network）是一种与传统计算机系统不同的信息处理工具，具有人脑的某些功能特征，可用来解决模式识别与人工智能中用传统方法难以解决的问题。神经网络具有高度的自学习、自组织和自适应能力，通过学习和训练网络模型的输入、输出数据就可以获得网络的权值和结构，从而得出隐含在输入、输出数据中的关系。这种关系隐含在神经网络内部，它不需要知道具体的精确模型，只需用神经网络就能逼近输入和输出之间的多维非线性特性，从而建立输入与输出之间的关系，这种非线性映射能力在人工智能、模
式识别、信息处理等工程领域得到了广泛的应用。
随着神经网络理论研究和实际应用的不断深入，《人工神经网络》课程逐渐受到较多高校的重视，并将其列入教学计划，成为电气信息类学科的一门专业选修课。但《人工神经网络》课程的理论性非常强，对本科生的教学具有一定的难度。作为入门课程，本科生的教学重点应放对各种网络模型的结构和特点的理解，并结合应用实例，使学生能够获取一些初步设计经验的基础上，掌握有关模型的用法和性能。因此，笔者以RBF神经网络为例设计仿真试验，通过实例增强学生的对神经网络模型的设计和仿真的认识，加深学生神经网络理论的理解。
一、RBF神经网络
RBF网络可以根据问题确定相应的网络拓扑结构，学习速度快，不存在局部最小问题。RBF网络的优良特性使得它正显示出比BP网络更强的生命力，正在越来越多的领域替代了BP网络。
RBF网络典型结构如图1所示。输入层节点只是传递输入信号到隐含层，隐含层节点由
像高斯函数那样的辐射状作用函数构成，而输出层节点通常是简单的线性函数。隐含层节点中的作用函数对输入信号将在局部产生响应，也就是说，当输入信号靠近该函数的中央范围时，隐含层节点将产生较大的输出。由此可看出这种网络具有局部逼近能力，故径向基函数网络也称为局部感知场网络。
二、基于MATLAB的RBF神经网络设计与仿真
MATLAB神经网络工具箱为径向基网络提供了很多工具箱函数，它们对我们利用MATLAB进行径向基网络的设计、分析及实际应用有着不可替代的作用，这给用户带来了极大的方便。
下面以污闪风险预测模型为例来说明神经网络设计与仿真。预测模型采用三输入一输出的结构。输入向量为相对湿度RH、泄漏电流幅值Ih、泄漏电流三次谐波与基波的幅值之比δ，它们的大小是能够检测到的用于评判绝缘子污闪风险的主要参数；将绝缘子污闪的风险等级作为输出，输出取值分别为不报警（NA）、一般报警（GA）、危险报警（DA）等三个模糊量。对于绝缘子污闪风险等级NA、GA和DA，为了方便神经网络进行拟合建模，分别赋予一个量化的值1，2和3与之一一对应。
利用函数newrbe创建一个准确的径向基网络，该函数在创建RBF网络时，自动选择隐含层的数目，使得误差为0。在网络设计过程中，用不同的SPREAD值进行尝试，以确定一个最优值。SPREAD分别取1，2，3，4时得到不同的网络结构。将污闪风险等级的实际值和神经网络输出的结果对比，不同神经网络的验证结果如图3所示。可以看出，当SPREAD取1时，污闪风险的实际值与神经网络计算值之间的误差最小，网络性能达到最优，所以本论文预测网络的SPREAD选取1。
将试验中得到的600组数据预留20组数据作为检验样本，剩下的580组数据为RBF神经网络的训练样本，训练好的网络具有进行绝缘子污闪风险预测的能力。
三、结语
人工神经网络是一门理论性很强而又应用广泛的课程，已经应用各种电气设备信号预测和状态监测等领域，本科生由于数学基础的限制学习这门课程有一定的难度。高校要培养出高素质的工程应用型人才，应充分利用MATLAB平台将实验仿真教学与理论学习相结合，以促进学生对较难理解的理论知识的掌握。通过采用灵活多变的教学方式，培养学生的学习兴趣、激发学生的求知欲，从而达到启迪思维、拓展视野的目的，培养学生自学能力、独立解
决问题的能力，为社会培养出具有工程创新能力的卓越工程师。
参考文献
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[2] 葛哲学，孙志强.神经网络理论与MATLAB R2007实现[M].电子工业出版社，2007（03）.
[3] 王艳春，张金政，李绍静，王承明.基于Matlab的神经网络仿真试验设计[J].安徽农业科技，2012，40（29）.
作者简介：石岩（1971- ），男，博士，讲师，主要从事高电压绝缘技术、电力系统自动化及应用等的教学和科研工作。
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