Matlab神经网络工具箱介绍与数值试验

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Matlab深度学习工具箱使用方法

深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在许多领域展现了出色的性能和

应用潜力。为了帮助广大研究人员和工程师更好地使用深度学习技术，MathWorks

公司推出了Matlab深度学习工具箱。本文将介绍该工具箱的基本使用方法，并结

合实例演示其强大的功能。

一、准备工作

在使用Matlab深度学习工具箱之前，我们需要进行一些准备工作。首先，确

保你的电脑已经安装了Matlab软件和深度学习工具箱。其次，如果你希望使用

GPU进行运算加速，还需要确保你的电脑上安装了适当的GPU驱动程序。

二、创建深度学习模型

在Matlab深度学习工具箱中，我们可以使用各种各样的函数和工具来创建深

度学习模型。首先，我们需要选择适合我们任务的网络结构。Matlab深度学习工

具箱中提供了许多常见的深度学习网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神

经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。我们可以根据具体的任务需求选择

合适的网络结构。

接下来，我们需要定义模型的输入和输出。在Matlab深度学习工具箱中，我

们可以使用图像数据存储对象（ImageDatastore）和标签数据存储对象（Datastore）来管理和预处理我们的数据。同时，我们还可以使用预处理函数来对数据进行增强和归一化等操作，以提高模型的性能。

最后，我们可以使用trainNetwork函数来训练我们的深度学习模型。在该函数中，我们需要指定训练数据、验证数据、损失函数和优化器等参数。训练完成后，我们可以使用classify函数对新的数据进行分类预测，或使用predict函数对数据进

Matlab神经网络工具箱介绍与数值试验

第一章Matlab神经网络工具箱介绍与数值试验

1.1Matlab神经网络工具箱中BP网络相关函数介绍

MATLAB神经网络工具箱中包含了许多用于BP网络分析和设计的函数。BP网络的常用函数如表4-1所示。[10,12]

表4-1 BP网络的常用函数

1.2数值试验

1.2.1.“异或”问题

“异或”问题（XOR）是典型的非线性划分问题。这里以它为例，简单介绍BP网络的应用。

在Matlab7.0环境下，建立一个三层的BP神经网络，其中输入层和隐层分别各有两个神经元，输出层有一个神经元。现要求训练这一网络，使其具有解决“异或”问题的能力。

“异或”问题的训练输入和期望输出如表5-1。

表5-1 异或问题的训练输入和期望输出

1）

基于标准BP 算法

结果如下及图5.1所示：

横轴表示迭代次数，纵轴表示误差。迭代到第240次时达到预设精度。迭代停止时，误差为9.97269e-005，此时的梯度为0.00924693。

100150200

-4

-3

-2

-1

240 Epochs

T r a i n i n g -B l u e G o a l -B l a c k

Performance is 9.97269e-005, Goal is 0.0001

图5.1 基于标准BP 算法的“异或”问题

2）

基于共轭梯度法

结果如下及图5.2所示：

横轴表示迭代次数，纵轴表示误差。迭代到第16次时达到预设精度。迭代停止时，误差为9.0770e-005，此时的梯度为0.00318592。

第6讲 matlab工具箱介绍与仿真基础

二次规划约束极小（非线性规划）达到目标问题
s.t. Ax<=b Min F(X) s.t. G(X)<=0 Min r s.t. F(x)-wr<=goal Min max {Fi(x)}
X {Fi(x)}
极小极大问题
s.t. G(x)<=0
优化函数的输入变量
使用优化函数或优化工具箱中其它优化函数时, 输入变量见下表:
matlabmatlab常用工具箱常用工具箱matlabmaintoolboxcontrolsystemtoolboxcommunicationtoolboxfinancialtoolboxfinancialtoolbox??financialtoolboxfinancialtoolboxsystemidentificationtoolbox工具箱工具箱fuzzylogictoolboxhigherorderspectralanalysistoolboxorderspectralanalysistoolbox高阶谱分析工具箱高阶谱分析工具箱??matlabmaintoolboxmatlabmatlab主工具箱控制系统工具箱控制系统工具箱通讯工具箱通讯工具箱财政金融工具箱财政金融工具箱财政金融工具箱财政金融工具箱系统辨识主工具箱??controlsystemtoolbox??communicationtoolbox??systemidentificationtoolbox系统辨识??fuzzylogictoolbox模糊逻辑工具箱模糊逻辑工具箱??higher??imageprocessingtoolboximageprocessingtoolboxlmicontroltoolboxmodelpredictivecontroltoolbox控制工具箱控制工具箱??analysisandsynthesisanalysisandsynthesistoolbox具箱具箱??neuralnetworktoolboxneuralnetworktoolboxoptimizationtoolboxpartialdifferentialtoolbox箱箱??robustcontroltoolboxrobustcontroltoolbox图象处理工具箱图象处理工具箱线性矩阵不等式工具箱线性矩阵不等式工具箱模型预测??lmicontroltoolbox??modelpredictivecontroltoolbox模型预测toolbox分析工分析工神经网络工具箱神经网络工具箱优化工具箱优化工具箱偏微分方程工具偏微分方程工具??optimizationtoolbox??partialdifferentialtoolbox鲁棒控制工具箱鲁棒控制工具箱??signalprocessingtoolboxsignalprocessingtoolb

如何进行MATLAB神经网络的训练和预测

【第一章】MATLAB神经网络的基础知识

神经网络是一种模拟人类神经系统运行方式的计算模型，它通过模拟人类的感知、学习和决策过程，可以对复杂的问题进行处理和求解。在实际应用中，MATLAB是一个常用的工具来进行神经网络的训练和预测。本章将介绍MATLAB 神经网络的基础知识，包括神经网络的原理、MATLAB的神经网络工具箱以及神

经网络训练和预测的一般步骤。

1.1 神经网络的原理

神经网络由神经元（neuron）组成，每个神经元接收多个输入并产生一个输出。神经网络的基本单元是感知器（perceptron），它由权重、偏置和激活函数组成。

权重决定了输入对输出的影响程度，偏置用于调整输出的偏移量，激活函数用于处理神经元的输出。通过调整权重和偏置，神经网络可以学习和适应不同的输入输出模式。

常见的神经网络包括前馈神经网络（feedforward neural network）、循环神经网络（recurrent neural network）和卷积神经网络（convolutional neural network）。前

馈神经网络是最基本的神经网络类型，信息只能在网络中的一个方向流动，即从输入层到输出层。循环神经网络具有反馈连接，可以记忆之前的状态信息，适用于序列数据的处理。卷积神经网络则主要用于图像和语音等二维数据的处理。

1.2 MATLAB神经网络工具箱

MATLAB提供了一个神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），用于设计、训练和模拟神经网络。该工具箱包括多种神经网络类型、各种激活函数、训练算法和性能函数等各种功能模块。使用MATLAB神经网络工具箱可以方便地进行神经

Matlab中的神经网络实现方法

近年来，神经网络技术在各个领域中得到了广泛的应用。通过对大量的数据进

行学习和训练，神经网络可以用于解决诸如图像识别、语音识别、自然语言处理等复杂的问题。而Matlab作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的神经网络实

现方法，帮助研究人员和工程师更好地应用神经网络技术。

在Matlab中，实现神经网络有多种方法，包括使用神经网络工具箱、编写自

定义的函数和使用深度学习工具箱等。下面将分别介绍这些方法的特点和应用。

一、神经网络工具箱

Matlab的神经网络工具箱是一个功能强大的工具，可以帮助用户在短时间内搭

建和训练神经网络模型。通过在Matlab中调用神经网络工具箱中的函数，用户可

以实现包括前馈神经网络、递归神经网络、自动编码器等各种类型的神经网络模型。

使用神经网络工具箱，用户只需要简单地定义网络的拓扑结构、选择合适的激

活函数和学习算法，然后通过输入训练数据进行网络的训练。训练完成后，用户可以使用训练好的神经网络模型对新的数据进行预测和分类。

神经网络工具箱提供了丰富的函数和工具，帮助用户实现各种复杂的操作，例

如特征选择、模型评估和可视化等。此外，神经网络工具箱还支持并行计算和分布式计算，提高了神经网络模型的训练效率。

二、自定义函数

除了使用神经网络工具箱，用户还可以编写自定义的函数来实现神经网络。这

种方式可以更加灵活地控制网络的结构和参数。

在Matlab中，用户可以通过编写自定义的函数来定义网络的拓扑结构、激活

函数、学习算法等。同时，用户还可以使用Matlab提供的矩阵运算和优化工具，

MATLAB神经网络训练参数解释

神经网络是一种以模仿人脑结构和功能的方式进行模式识别和学习的

算法。在神经网络中，训练参数是指用于调整神经网络的权重和偏置的值。这些参数会影响神经网络的学习能力、收敛速度和准确性。在MATLAB中，提供了几种不同方法和函数来进行神经网络的训练和调整参数。

1. 学习率（Learning rate）：学习率是指每次迭代中用于调整权重

和偏置的步长。学习率越大，网络调整的幅度越大，可能会导致训练不稳

定和无法收敛的问题；学习率越小，网络调整的幅度越小，可能会导致收

敛速度过慢。在MATLAB中，可以使用“learnRate”参数来设置学习率的值。

2. 动量（Momentum）：动量是指在网络参数更新中保留先前的更新

方向，并利用当前的梯度进行更新。这可以加速网络的收敛，并且有助于

避免局部极小点陷阱。在MATLAB中，可以使用“Momentum”参数来设置

动量的值。

3. 正则化（Regularization）：正则化是通过添加惩罚项来控制网

络的复杂性，以避免过拟合。正则化可以限制权重和偏置的值，从而防止

网络过于复杂。在MATLAB中，可以使用“Regularization”参数来设置

正则化的类型和强度。

4. 剪切梯度（Gradient clipping）：剪切梯度是在网络训练期间对

梯度进行限制，以防止梯度爆炸或梯度消失的问题。剪切梯度可以确保网

络参数的更新幅度在可接受的范围内。在MATLAB中，可以使用“GradientThreshold”参数来设置梯度的阈值。

5. 批量大小（Batch size）：批量大小是指每次迭代使用的训练样

MATLAB常用工具箱与函数库介绍

1. 统计与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）：该工具箱提供了各种统计分析和机器学习算法的函数，包括描述统计、概率分布、假设检验、回归分析、分类与聚类等。可以用于进行数据探索和建模分析。

2. 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）：该工具箱提供了一系列信号处理的函数和算法，包括滤波、谱分析、信号生成与重构、时频分析等。可以用于音频处理、图像处理、通信系统设计等领域。

3. 控制系统工具箱（Control System Toolbox）：该工具箱提供了控制系统设计与分析的函数和算法，包括系统建模、根轨迹设计、频域分析、状态空间分析等。可以用于控制系统的设计和仿真。

4. 优化工具箱（Optimization Toolbox）：该工具箱提供了各种数学优化算法，包括线性规划、非线性规划、整数规划、最优化等。可以用于寻找最优解或最优化问题。

5. 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）：该工具箱提供了图像处理和分析的函数和算法，包括图像滤波、边缘检测、图像分割、图像拼接等。可以用于计算机视觉、医学影像处理等领域。

6. 神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）：该工具箱提供了神经网络的建模和训练工具，包括感知机、多层前馈神经网络、循环神经网络等。可以用于模式识别、数据挖掘等领域。

7. 控制系统设计工具箱（Robust Control Toolbox）：该工具箱提供了鲁棒控制系统设计与分析的函数和算法，可以处理不确定性和干扰的控制系统设计问题。

Matlab中的神经网络工具箱介绍与使用

神经网络是一种模拟人脑思维方式的计算模型，它通过由多个神经元组成的网络，学习数据的特征和规律。在计算机科学领域，神经网络被广泛应用于模式识别、数据挖掘、图像处理等诸多领域。Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提

供了专门用于神经网络设计和实现的工具箱。本文将介绍Matlab中的神经网络工

具箱，并探讨其使用方法。

一、神经网络工具箱的概述

Matlab中的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）是一款用于构建和训练神经网络的软件包。它提供了丰富的函数和工具，可用于创建不同类型的神经网络结构，如前向神经网络、反向传播神经网络、径向基函数神经网络等。神经网络工具箱还包括了各种训练算法和性能函数，帮助用户对神经网络进行优化和评估。二、神经网络的构建与训练

在使用神经网络工具箱前，我们需要先了解神经网络的基本结构和原理。神经

网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都包含多个神经元。输入层接受外部输入数据，通过权重和偏置项传递给隐藏层，最终输出到输出层，形成网络的输出结果。

构建神经网络的第一步是定义网络的结构，可以使用神经网络工具箱中的函数

创建不同层和神经元的结构。例如，使用feedforwardnet函数可以创建一个前向神

经网络，输入参数指定了每个隐藏层的神经元数量。然后，可以使用train函数对

神经网络进行训练。train函数可以选择不同的训练算法，如标准反向传播算法、Levenberg-Marquardt算法等。通过设置训练参数，例如训练迭代次数和学习速率等，可以对网络进行优化。

matlab神经网络工具箱怎么用

标题：Matlab神经网络工具箱的使用方法

导言：Matlab神经网络工具箱是一个功能强大的工具，用于建立、训练和评估各种类型的神经网络。本文将介绍如何使用Matlab神经网络工具箱进行神经网络的建立、训练和评估，帮助您更好地理解和使用这个工具箱。

一、Matlab神经网络工具箱的安装

首先，您需要确保已成功安装了Matlab软件。然后，您可以通过以下步骤来安装Matlab神经网络工具箱：

1. 打开Matlab软件。

2. 在工具栏上选择“工具”菜单。

3. 在下拉菜单中选择“添加预定目录”。

4. 在弹出的窗口中，选择“文件夹”选项。

5. 点击“浏览”按钮，并选择包含神经网络工具箱的文件夹。

6. 点击“选择文件夹”按钮，然后点击“添加文件夹”按钮。

7. 点击“关闭”按钮，完成神经网络工具箱的安装。

二、神经网络的建立

Matlab神经网络工具箱提供了多种类型的神经网络模型，如前馈神经网络、递归神经网络和自组织神经网络。下面我们以前馈神经网

络为例，介绍神经网络的建立方法：

1. 打开Matlab软件，并在命令窗口中输入“nprtool”命令，打开“神经网络模式选择器”窗口。

2. 在“神经网络模式选择器”窗口中，选择“构建”按钮。

3. 在“神经网络模式选择器”窗口中，选择“前馈神经网络”选项，并点击“下一步”按钮。

4. 在“选择网络架构”窗口中，选择神经网络的层数、神经元数量

和输入、输出数据的维度。

5. 点击“下一步”按钮，然后点击“完成”按钮，完成神经网络的

建立。

三、神经网络的训练

matlab神经网络工具箱简介

MATLAB软件中包含MATLAB神经网络工具箱，工具箱以人工神经网络为基础，只要根据自己需要调用相关函数，就可以完成网络设计、权值初始化、网络训练等，MATLAB神经网络工具箱包括的网络有感知器、线性网络、BP神经网络、径向基网络、自组织网络和回归网络，BP神经网络工具箱主要包括newff，sim和train三个神经网络函数各函数的解释如下：1 newff：：：：BP神经网络参数设置函数神经网络参数设置函数神经网络参数设置函数神经网络参数设置函数函数功能：构建一个BP神经网络。

函数形式：net = newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)

P：输入数据矩阵

T：输出数据矩阵

S：隐含层节点数

TF：节点传递函数，包括硬限幅传递函数hardlim，对称硬限幅传递函数hardlims，线性传递函数purelin，正切S型传递函数tansig，对数S型传递函数logsig

BTF：训练函数，包括梯度下降BP算法训练函数traingd，动量反传的梯度下降BP算法训练函数traingdm，动态自适应学习率的梯度下降BP算法训练函数traingda，动量反传和动态自适应学习率的梯度下降BP算法训练函数traingdx，Levenberg_Marquardt 的BP算法训练函数trainlm

BLF：网络学习函数，包括BP学习规则learngd，带动量项的BP 学习规则learngdm

PF：性能分析函数，包括均值绝对误差性能分析函数mae，均方差性能分析函数mse IPF：输入处理函数

MATLAB工具箱的功能及使用方法

MATLAB工具箱的功能及使用方法引言：

MATLAB是一种常用的用于数值计算和科学工程计算的高级计算机语言和环境。它的灵活性和强大的计算能力使得它成为工程师、科学家和研究人员的首选工具之一。而在MATLAB中，工具箱则提供了各种专业领域的功能扩展，使得用户

能够更方便地进行数据分析、信号处理、优化和控制系统设计等任务。本文将介绍MATLAB工具箱的一些常见功能及使用方法，并探讨其在不同领域中的应用。

一、图像处理工具箱

图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）是MATLAB的核心工具之一，

它提供了一套强大的函数和算法用于处理和分析数字图像。在图像处理方面，可以使用MATLAB工具箱实现各种操作，如图像增强、降噪、边缘检测、图像分割等。其中最常用的函数之一是imread，用于读取图像文件，并将其转换为MATLAB中

的矩阵形式进行处理。此外，还有imwrite函数用于将处理后的图像保存为指定的

文件格式。

二、信号处理工具箱

信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）是用于处理连续时间和离散时间

信号的工具箱。它提供了一系列的函数和工具用于信号的分析、滤波、变换和频谱分析等操作。在该工具箱中，最常用的函数之一是fft，用于计算信号的快速傅里

叶变换，从而获取信号的频谱信息。此外，还有滤波器设计函数，用于设计和实现各种数字滤波器，如低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。

三、优化工具箱

优化工具箱（Optimization Toolbox）提供了解决各种优化问题的函数和算法。MATLAB中的优化工具箱支持线性规划、非线性规划、整数规划、二次规划等多

matlab各工具箱功能简介(部分)

Ｔoolbox工具箱

序号工具箱备注

一、数学、统计与优化

1Symbolic Math Toolbox符号数学工具箱

Symbolic Math Toolbox™提供用于求解和推演符号运算表达式以及执行可变精度算术的函数。您可以通过分析执行微分、积分、化简、转换以及方程求解。另外，还可以利用符号运算表达式为MATLAB®、Simulink®和Simscape™生成代码。

Symbolic Math Toolbox 包含MuPAD®语言，并已针对符号运算表达式的处理和执行进行优化。该工具箱备有MuPAD 函数库，其中包括普通数学领域的微积分和线性代数，以及专业领域的数论和组合论。此外，还可以使用MuPAD 语言编写自定义的符号函数和符号库。MuPAD 记事本支持使用嵌入式文本、图形和数学排版格式来记录符号运算推导。您可以采用HTML 或PDF 的格式分享带注释的推导。

2Partial Differential Euqation Toolbox偏微分方程工具箱偏微分方程工具箱™提供了用于在2D，3D求解偏微分方程（PDE）以及一次使用有限元分析。它可以让你指定和网格二维和三维几何形状和制定边界条件和公式。你能解决静态，时域，频域和特征值问题在几何领域。功能进行后处理和绘图效果使您能够直观地探索解决方案。

你可以用偏微分方程工具箱，以解决从标准问题，如扩散，传热学，结构力学，静电，静磁学，和AC电源电磁学，以及自定义，偏微分方程的耦合系统偏微分方程。

3Statistics Toolbox统计学工具箱

MATLABANN工具箱实用指南

上面图中定义了神经网络的一层。一层包括权重的组合，乘法和加法操作（这里就是向量乘积 Wp），偏置 b 和转移函数 f。输入数组，即向量 p 不包括在一层中。
这个简洁的网络符号每一次都会被用到，向量的大小会显示在矩阵变量名字的下面。我们希望这个符号会让你理解神经网络的结构以及与之相关的矩阵数学。
正如前面所讨论的，当特定的转移函数在一张图中被使用时，转移函数将用上面所示的符号代替。下面是几个例子：
得到加权值输入求和节点。它们的和是 Wp，单行矩阵 W 和向量 p 的点乘。
这个神经元有一个偏置 b，它加在加权的输入上得到网络输入 n，和值 n 是转移函数 f 的参数。表达式自然可用 MATLAB 代码表示为： n =W*p + b
可是，用户很少要写如此底层的代码，因为这些代码已经被建立到函数中来定义和模拟整个网络。上面所示的图包括了许多细节。当我们考虑有许多神经元和可能是许多神经元组成的多层网络时，我们可能会漏掉许多细节。因此，作者设计了一个简洁的符号代表单个神经元。这个符号如下图中所示，它将会在以后的多重神经元电路中用到。
神经网络领域已经有 50 年的历史了，但是实际的应用却是在最近 15 年里，如今神经网络仍快速发展着。因此，它显然不同与控制系统和最优化系统领域，它们的术语、数学理论和设计过程都已牢固的建立和应用了好多年。我们没有把神经网络工具箱仅看作一个能正常运行的建好的处理轮廓。我们宁愿希望它能成为一个有用的工业、教育和研究工具，一个能够帮助用户找到什么能够做什么不能做的工具，一个能够帮助发展和拓宽神经网络领域的工具。因为这个领域和它的材料是如此新，这个工具箱将给我们解释处理过程，讲述怎样运用它们，并且举例说明它们的成功和失败。我们相信要成功和满意的使用这个工具箱，对范例

MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型共55页课件

感知层初始化自组织映射初始化绘制自组织映射图利用反向传播训练前向网络利用感知规则训练感知层利用Widrow－Hoff规则训练线性层利用Kohonen规则训练自组织映射
神经网络例子
创建线性神经网络层
net = newlin([1 3;1 3],1); net.IW{1,1} = [1 2]; net.b{1} = 0; 设有数据集由4个向量组成 p1=[1 2]’ p2= [2 1]’ p3=[2 3]’ p4=[3 1]’
例:
输入
S个神经元的层
p1
w1,1
n1 f a1
b1
p2
1
n2 f a2
p3
b2
1
pR
wS,R
ns f as bs
1
输入
S个神经元的层
n1为第一层神经元的中间运算结果,即连接权向量与阈值向量的加权和,大小为 S1 1 ,即
n1I W 1Pb1
a1为第一层神经元的输出向量,大小为 S1 1
,
a1f1(IW 1Pb1)
1 2 访问元素:m{1}=n{1,1}= a 3 4
1 2 3 m{2}=n{2,1}= b 4 5 6
n{2,1}(4)=5
变量符号在MATLAB中的表示
(1)上标变量以细胞矩阵(Cell array)即大括号表示p1={1}

Matlab神经网络_3

Network：ANDNet窗口上面菜单条有很多指令： View可以显示网络结构图 Initialize可以检查网络初始值 Simulate用来对网络进行仿真 Train用来训练网络 Adapt用来自适应训练网络 Weights用来显示网络权值向量每个命令下面还有子命令，构成下层菜单。例如Train命令下面有Training Info、Training Parameters、Optional Info子命令分别表示训练样本、训练参数、其他可选择参数等。在此就不一一详细说明了。在Train菜单Training Info选项下，选择输入Inputs为p，期望输出Targets为t，如图所示。
A.3.1 GUI导出数据到Matlab工作空间
完成对网络输出向量和误差向量的输出。
单击Export按钮，会弹出一个新的窗口，称为Export or Save from Network /Data Manager，如下图所示：
我们看到，可供存储的变量放在列表(Select Variables)中，用户可以选择其中一个或者更多的变量进行保存。可进行的相关操作，含义如下：
A. 神经网络图形用户界面应用
从Matlab 6.5开始，提供的神经网络工具箱增加了图形用户界面(Graphical User Interface，简称GUI)，具有简洁、友好的人机交互功能，这使得大部分神经网络的设计工作可以在该GUI 下完成。用户在使用图形用户界面时，将产生一个GUI Network/Data Manager窗口，这个窗口有着自己的工作区，和我们熟悉的指令工作空间(Command Workspace)是分开的。在使用GUI时，可以将GUI结果导出到指令工作空间，当然也可以将指令工作空间的结果导人至GUI工作区。一旦激活运行了Network/Data Manager窗口，就可以利用它生成一个神经网络，并且可以完成观测、训练、仿真、导出、导入等各种操作。

(完整word版)Matlab的神经网络工具箱入门

Matlab的神经网络工具箱入门

在command window中键入help nnet

〉〉help nnet

Neural Network Toolbox

Version 7。0 （R2010b) 03-Aug-2010

神经网络工具箱

版本7.0（R2010b）03八月,2010

图形用户界面功能.

nnstart —神经网络启动GUI

nctool —神经网络分类工具

nftool —神经网络的拟合工具

nntraintool —神经网络的训练工具

nprtool —神经网络模式识别工具

ntstool - NFTool神经网络时间序列的工具

nntool - 神经网络工具箱的图形用户界面。

查看—查看一个神经网络。

网络的建立功能。

cascadeforwardnet —串级，前馈神经网络。

competlayer —竞争神经层.

distdelaynet - 分布时滞的神经网络。

elmannet —Elman神经网络。

feedforwardnet —前馈神经网络.

fitnet - 函数拟合神经网络。

layrecnet —分层递归神经网络。

linearlayer —线性神经层.

lvqnet —学习矢量量化（LVQ)神经网络。

narnet - 非线性自结合的时间序列网络。

narxnet —非线性自结合的时间序列与外部输入网络。newgrnn —设计一个广义回归神经网络。

newhop —建立经常性的Hopfield网络。

newlind —设计一个线性层.

newpnn —设计概率神经网络.

newrb - 径向基网络设计.