MATLAB神经网络工具箱函数

说明：本文档中所列出的函数适用于MATLAB5.3以上版本，为了简明起见，只列出了函数名，若需要进一步的说明，请参阅MATLAB的帮助文档。

1. 网络创建函数

newp 创建感知器网络

newlind 设计一线性层

newlin 创建一线性层

newff 创建一前馈BP网络

newcf 创建一多层前馈BP网络

newfftd 创建一前馈输入延迟BP网络

newrb 设计一径向基网络

newrbe 设计一严格的径向基网络

newgrnn 设计一广义回归神经网络

newpnn 设计一概率神经网络

newc 创建一竞争层

newsom 创建一自组织特征映射

newhop 创建一Hopfield递归网络

newelm 创建一Elman递归网络

2. 网络应用函数

sim 仿真一个神经网络

init 初始化一个神经网络

adapt 神经网络的自适应化

train 训练一个神经网络

3. 权函数

dotprod 权函数的点积

ddotprod 权函数点积的导数

dist Euclidean距离权函数

normprod 规范点积权函数

negdist Negative距离权函数

mandist Manhattan距离权函数

linkdist Link距离权函数

4. 网络输入函数

netsum 网络输入函数的求和

dnetsum 网络输入函数求和的导数

5. 传递函数

hardlim 硬限幅传递函数

hardlims 对称硬限幅传递函数

purelin 线性传递函数

tansig 正切S型传递函数

logsig 对数S型传递函数

dpurelin 线性传递函数的导数

dtansig 正切S型传递函数的导数

dlogsig 对数S型传递函数的导数

compet 竞争传递函数

radbas 径向基传递函数

satlins 对称饱和线性传递函数

6. 初始化函数

initlay 层与层之间的网络初始化函数

initwb 阈值与权值的初始化函数

initzero 零权/阈值的初始化函数

initnw Nguyen_Widrow层的初始化函数

initcon Conscience阈值的初始化函数

midpoint 中点权值初始化函数

7. 性能分析函数

mae 均值绝对误差性能分析函数

mse 均方差性能分析函数

msereg 均方差w/reg性能分析函数

dmse 均方差性能分析函数的导数

dmsereg 均方差w/reg性能分析函数的导数

8. 学习函数

learnp 感知器学习函数

learnpn 标准感知器学习函数

learnwh Widrow_Hoff学习规则

learngd BP学习规则

learngdm 带动量项的BP学习规则

learnk Kohonen权学习函数

learncon Conscience阈值学习函数

learnsom 自组织映射权学习函数

9. 自适应函数

adaptwb 网络权与阈值的自适应函数

10. 训练函数

trainwb 网络权与阈值的训练函数

traingd 梯度下降的BP算法训练函数

traingdm 梯度下降w/动量的BP算法训练函数

traingda 梯度下降w/自适应lr的BP算法训练函数

traingdx 梯度下降w/动量和自适应lr的BP算法训练函数

trainlm Levenberg_Marquardt的BP算法训练函数

trainwbl 每个训练周期用一个权值矢量或偏差矢量的训练函数

11. 分析函数

maxlinlr 线性学习层的最大学习率

errsurf 误差曲面

12. 绘图函数

plotes 绘制误差曲面

plotep 绘制权和阈值在误差曲面上的位置

plotsom 绘制自组织映射图

13. 符号变换函数

ind2vec 转换下标成为矢量

vec2ind 转换矢量成为下标矢量

14. 拓扑函数

gridtop 网络层拓扑函数

hextop 六角层拓扑函数

randtop 随机层拓扑函数