MATLAB神經網絡工具箱函數
MATLAB神經網絡工具箱函數 說明:本文檔中所列出的函數适用于MATLAB5.3以上版本,為了簡明起見,隻列出了函數名, 若需要進一步的說明,請參閱MATLAB的幫助文檔. 1. 網絡建立函數 newp 建立感覺器網絡 newlind 設計一線性層 newlin 建立一線性層 newff 建立一前饋BP網絡 newcf 建立一多層前饋BP網絡 newfftd 建立一前饋輸入延遲BP網絡 newrb 設計一徑向基網絡 newrbe 設計一嚴格的徑向基網絡 newgrnn 設計一廣義回歸神經網絡 newpnn 設計一機率神經網絡 newc 建立一競争層 newsom 建立一自組織特征映射 newhop 建立一Hopfield遞歸網絡 newelm 建立一Elman遞歸網絡 2. 網絡應用函數 sim 仿真一個神經網絡 init 初始化一個神經網絡 adapt 神經網絡的自适應化 train 訓練一個神經網絡 3. 權函數 dotprod 權函數的點積 ddotprod 權函數點積的導數 dist Euclidean距離權函數 normprod 規範點積權函數 negdist Negative距離權函數 mandist Manhattan距離權函數 linkdist Link距離權函數 4. 網絡輸入函數 netsum 網絡輸入函數的求和 dnetsum 網絡輸入函數求和的導數 5. 傳遞函數 hardlim 硬限幅傳遞函數 hardlims 對稱硬限幅傳遞函數 purelin 線性傳遞函數 tansig 正切S型傳遞函數 logsig 對數S型傳遞函數 dpurelin 線性傳遞函數的導數 dtansig 正切S型傳遞函數的導數 dlogsig 對數S型傳遞函數的導數 compet 競争傳遞函數 radbas 徑向基傳遞函數 satlins 對稱飽和線性傳遞函數 6. 初始化函數 initlay 層與層之間的網絡初始化函數 initwb 門檻值與權值的初始化函數 initzero 零權/門檻值的初始化函數 initnw Nguyen_Widrow層的初始化函數 initcon Conscience門檻值的初始化函數 midpoint 中點權值初始化函數 7. 性能分析函數 mae 均值絕對誤差性能分析函數 mse 均方差性能分析函數 msereg 均方差w/reg性能分析函數 dmse 均方差性能分析函數的導數 dmsereg 均方差w/reg性能分析函數的導數 8. 學習函數 learnp 感覺器學習函數 learnpn 标準感覺器學習函數 learnwh Widrow_Hoff學習規則 learngd BP學習規則 learngdm 帶動量項的BP學習規則 learnk Kohonen權學習函數 learncon Conscience門檻值學習函數 learnsom 自組織映射權學習函數 9. 自适應函數 adaptwb 網絡權與門檻值的自适應函數 10. 訓練函數 trainwb 網絡權與門檻值的訓練函數 traingd 梯度下降的BP算法訓練函數 traingdm 梯度下降w/動量的BP算法訓練函數 traingda 梯度下降w/自适應lr的BP算法訓練函數 traingdx 梯度下降w/動量和自适應lr的BP算法訓練函數 trainlm Levenberg_Marquardt的BP算法訓練函數 trainwbl 每個訓練周期用一個權值矢量或偏差矢量的訓練函數 11. 分析函數 maxlinlr 線性學習層的最大學習率 errsurf 誤差曲面 12. 繪圖函數 plotes 繪制誤差曲面 plotep 繪制權和門檻值在誤差曲面上的位置 plotsom 繪制自組織映射圖 13. 符号變換函數 ind2vec 轉換下标成為矢量 vec2ind 轉換矢量成為下标矢量 14. 拓撲函數 gridtop 網絡層拓撲函數 hextop 六角層拓撲函數