Matlab神经网络自学笔记
Matlab神经网络训练算法与技巧
Matlab神经网络训练算法与技巧近年来，神经网络在人工智能领域中发挥着重要作用。
它模拟了人脑神经元之间的连接，具备强大的非线性建模和数据处理能力。
而Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具箱和函数，可以帮助开发者构建和训练神经网络模型。
本文将探讨Matlab中神经网络训练算法与技巧，帮助读者更好地利用这一工具。
1. 数据预处理在构建神经网络之前，首先需要对数据进行预处理。
数据预处理是指将原始数据转化为适合神经网络训练的形式。
这包括数据的归一化、标准化、去噪处理等。
对于数据的归一化，可以使用Matlab中的normalize函数，将数据转化为指定范围内的数值。
而对于标准化，可以使用zscore函数，将数据按照均值为0、标准差为1的标准正态分布进行转换。
此外，Matlab还提供了众多数据去噪的函数，如medfilt1、wiener等，可以根据具体情况选择适当的方法进行数据去噪。
2. 网络模型选择在选择神经网络模型时，需要根据具体问题的特点和需求进行选择。
Matlab提供了常见的神经网络模型，如前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。
前馈神经网络是最常用的模型之一，它的结构简单，容易理解和实现。
循环神经网络适合处理具有时序关系的数据，如自然语言处理和语音识别。
而卷积神经网络则适合处理图像数据，可以提取图像的特征表示。
根据问题的特点选择适合的网络模型，是训练神经网络的关键一步。
3. 网络参数初始化神经网络训练过程中，网络参数的初始化十分重要。
合适的参数初始化可以加速训练过程并提高模型的性能。
在Matlab中，可以使用内置的函数来初始化网络参数，如init函数、rand函数等。
对于权重和偏置的初始化，通常采用随机初始化的方法，即从一个较小的范围内随机选择初始值。
此外，也可以根据问题的特点，采用其他的初始化方法，如He、Xavier等。
4. 激活函数选择激活函数是神经网络中的一种非线性函数，用于引入非线性因素。
MATLAB神经网络与深度学习教程
MATLAB神经网络与深度学习教程神经网络与深度学习是当今计算机科学领域最热门的研究方向之一。
在过去的几年中，深度学习通过其卓越的性能在众多领域中取得了突破性的进展，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，在神经网络和深度学习领域也有着广泛的应用。
本文将以MATLAB为基础，介绍神经网络和深度学习的基本理论和实践。
第一章：MATLAB简介1.1 MATLAB基本概念1.2 MATLAB的应用领域1.3 MATLAB在神经网络和深度学习中的作用第二章：神经网络基础2.1 神经网络的定义和应用2.2 神经元和神经网络模型2.3 前向传播和反向传播算法2.4 MATLAB实现神经网络的基本步骤第三章：深度学习概述3.1 深度学习的定义和历史3.2 深度学习的基本框架3.3 深度学习的优势和挑战3.4 MATLAB在深度学习中的应用第四章：卷积神经网络 (CNN)4.1 CNN的基本原理和结构4.2 CNN在图像识别中的应用4.3 搭建和训练CNN的步骤4.4 MATLAB实现CNN的案例分析第五章：循环神经网络 (RNN)5.1 RNN的基本原理和结构5.2 RNN在自然语言处理中的应用5.3 搭建和训练RNN的步骤5.4 MATLAB实现RNN的案例分析第六章：深度学习模型的训练和优化6.1 数据预处理和特征工程6.2 激活函数和损失函数的选择6.3 参数初始化和正则化方法6.4 MATLAB实现深度学习模型的训练和优化技巧第七章：深度学习模型的评估和应用7.1 模型评估指标7.2 混淆矩阵和ROC曲线7.3 深度学习在实际应用中的案例7.4 MATLAB实现深度学习模型的评估和应用第八章：MATLAB深度学习工具箱8.1 神经网络工具箱的概述8.2 深度学习工具箱的概述8.3 MATLAB深度学习工具箱的使用方法8.4 MATLAB深度学习工具箱的案例展示总结：本文以MATLAB为基础，全面介绍了神经网络和深度学习的理论与实践。
MATLAB学习笔记[优秀范文五篇]
![MATLAB学习笔记[优秀范文五篇]](https://img.taocdn.com/s3/m/21be7d054a73f242336c1eb91a37f111f1850da1.png)
MATLAB学习笔记[优秀范文五篇]第一篇：MATLAB学习笔记读取excel表格中的数据%%excel表格需要存储在特定的目录下才能访问得到x=xlsread('training_data.xls',['A1:G2']);%提取excel表格中第一行A列到第2行G列之间矩阵内的数据y=xlsread('training_data.xls',['A2:G2']);%提取excel表格中第二行A列到第2行G列之间矩阵内的数据inputs=x';%将X转置后赋值给INPPUTStargets=y';%将Y转置后赋值给TARGETS2各种取整函数如ceil()、round()、floor()等之间的区别randperm(6)表示随机生产从1到6的整数串如[2 4 5 6 1 3 ]若A为矩阵A=[1 2 3;1 2 3;1 2 3]，则sum(A,1)=[3 6 9]表示将每列相加之和作为列元素；sum(A,2)=[6;6;6]表示将每行相加之和作为行元素5自定义函数Function F=f(x)F=x^2+2*x+1;调用时：f(1);f(2);t= f(1);t= f(2);…..6将一段程序转化成注释：选中程序后按ctrl+t和ctrl+r相互转化。
7向量b=cumsum（向量a）若向量a=[1 2 3 4]，则向量b=[1 3 6 10].第二篇：matlab学习心得体会数值运算1.cd显示当前的工作目录，dir列出当前目录下的子文件或子目录，home将光标移动到左上角，type列出所有的文件内容。
2.特殊矩阵的生成：3.linspace生成矩阵：（1）linspace(a,b):生成100个数据的向量；（2）linspace(a,b,n):生成n个元素的向量，线性分布；4.logspace生成矩阵：（1）logspace(a,b)生成50个对数元素的向量，x(1)=10^a,x(50)=10^b;(2)logspace(a,b,n):同linspace的用法； 5.指数与对数函数：6.复数函数：7.基本数组函数：8.矩阵变换函数：9.数据的输出格式由format命令来控制，但是只是影响其显示的结果，对计算结果或者是存储没有影响：10.常用的变量和常量：eps：浮点运算的精确程度，是MATLAB中的计算误差；realmax:计算机能够显示的最大的浮点数；realmin：同其相对应；11.一些特殊的标识符：12.bar条形图：13.几种特殊的图形颜色矩阵：14.照相制图的函数：15.axis ij:设置坐标为矩阵格式，坐标原点在左上角；axis为默认值； 16.坐标设置命令：17.光源设置：18.字符处理函数：19.矩阵分解：20.矩阵函数：21.第三篇：学习matlab总结（定稿）绘图函数 bar 竖直条图 barh 水平条图 hist 直方图histc 直方图计数 hold 保持当前图形 loglog x,y对数坐标图 pie 饼状图 plot 绘二维图 polar 极坐标图semilogy y轴对数坐标图 semilogx x轴对数坐标 subplot 绘制子图 bar3 数值3D竖条图 bar3h 水平3D条形图 comet3 3D慧星图cylinder 圆柱体fill3 填充的3D多边形 plot3 3维空间绘图quiver3 3D震动（速度）图 slice 体积薄片图 sphere 球stem3 绘制离散表面数据 waterfall 绘制瀑布 trisurf 三角表面clabel 增加轮廓标签到等高线图中datetick 数据格式标记 grid 加网格线gtext 用鼠标将文本放在2D图中 legend 图注plotyy 左右边都绘Y轴 title 标题xlabel X轴标签 ylabel Y轴标签 zlabel Z轴标签 contour 等高线图 contourc 等高线计算 contourf 填充的等高线图 hidden 网格线消影meshc 连接网格/等高线mesh 具有参考轴的3D网格 peaks 具有两个变量的采样函数 surf 3D阴影表面图surface 建立表面低层对象 surfc 海浪和等高线的结合 surfl 具有光照的3D阴影表面 trimesh 三角网格图多项式与插值conv 卷积和多项式乘法 roots 多项式的根poly 具有设定根的多项式 polyder 多项式微分 polyeig 多项式的特征根 polyfit 多项式拟合polyint 解析多项式积分 polyval 多项式求值polyvalm 矩阵变量多项式求值 residue 部分分式展开 interp1 一维插值 interp2 二维插值 interp3 三维插值interpft 使用FFT的一维插值 interpn 多维插值meshgrid 为3维点生成x和y的网格 ndgrid 生成多维函数和插值的数组 pchip 分段3次Hermite插值多项式 ppval 分段多项式的值spline 3次样条数据插值3、基本矩阵和矩阵操作blkding 从输入参量建立块对角矩阵 eye 单位矩阵linespace 产生线性间隔的向量logspace 产生对数间隔的向量numel 元素个数ones 产生全为1的数组 rand 均匀颁随机数和数组 randn 正态分布随机数和数组zeros 建立一个全0矩阵 colon)等间隔向量cat 连接数组diag 对角矩阵和矩阵对角线 fliplr 从左自右翻转矩阵 flipud 从上到下翻转矩阵 repmat 复制一个数组 reshape 改造矩阵 roy90 矩阵翻转90度 tril 矩阵的下三角triu 矩阵的上三角 dot 向量点集 cross 向量叉集ismember 检测一个集合的元素 intersect 向量的交集 setxor 向量异或集 setdiff 向是的差集 union 向量的并集数值分析和傅立叶变换 cumprod 累积 cumsum 累加cumtrapz 累计梯形法计算数值微分 factor 质因子inpolygon 删除多边形区域内的点 max 最大值mean 数组的均值 mediam 中值 min 最小值perms 所有可能的转换 polyarea 多边形区域 primes 生成质数列表 prod 数组元素的乘积 rectint 矩形交集区域 sort 按升序排列矩阵元素 sortrows 按升序排列行 std 标准偏差 sum 求和trapz 梯形数值积分 var 方差del2 离散拉普拉斯 diff 差值和微分估计 gradient 数值梯度 cov 协方差矩阵 corrcoef 相关系数 conv2 二维卷积conv 卷积和多项式乘法 filter IIR或FIR滤波器deconv 反卷积和多项式除法 filter2 二维数字滤波器cplxpair 将复数值分类为共轭对 fft 一维的快速傅立叶变换 fft2 二维快速傅立叶变换fftshift 将FFT的DC分量移到频谱中心ifft 一维快速反傅立叶变换 ifft2 二维傅立叶反变换 ifftn 多维快速傅立叶变换 ifftshift 反FFT 偏移nextpow2 最靠近的2的幂次 unwrap 校正相位角2、基本数学函数abs 绝对值和复数模长acos,acodh 反余弦，反双曲余弦acot,acoth 反余切，反双曲余切 acsc,acsch 反余割，反双曲余割 angle 相角asec,asech 反正割，反双曲正割 secant 正切asin,asinh 反正弦，反双曲正弦atan,atanh 反正切，双曲正切tangent 正切atan2 四象限反正切 ceil 向着无穷大舍入 complex 建立一个复数conj 复数配对cos,cosh 余弦，双曲余弦 csc,csch 余切，双曲余切 cot,coth 余切，双曲余切 exp 指数fix 朝0方向取整 floor 朝负无穷取整 gcd 最大公因数 imag 复数值的虚部 lcm 最小公倍数 log 自然对数log2 以2为底的对数 log10 常用对数 mod 有符号的求余nchoosek 二项式系数和全部组合数real 复数的实部 rem 相除后求余round 取整为最近的整数 sec,sech 正割，双曲正割 sign 符号数sin,sinh 正弦，双曲正弦 sqrt 平方根tan,tanh 正切，双曲正切1、特殊变量与常数 ans 计算结果的变量名computer 确定运行的计算机 eps 浮点相对精度 Inf 无穷大 I 虚数单位inputname 输入参数名 NaN 非数nargin 输入参数个数 nargout 输出参数的数目 pi 圆周率nargoutchk 有效的输出参数数目 realmax 最大正浮点数 realmin 最小正浮点数varargin 实际输入的参量varargout 实际返回的参量操作符与特殊字符 + 加实线 c 亮青色 : 点线 m 锰紫色-.点虚线--虚线七、注解xlabel('Input Value');% x轴注解 ylabel('Function Value');% y轴注解title('Two Trigonometric Functions');% 图形标题legend('y = sin(x)','y = cos(x)');% 图形注解 grid on;% 显示格线八、二维绘图函数 bar 长条图errorbar 图形加上误差范围fplot 较精确的函数图形 polar 极座标图 hist 累计图rose 极座标累计图 stairs 阶梯图 stem 针状图 fill 实心图 feather 羽毛图 compass 罗盘图 quiver 向量场图第四篇：MATLAB学习感想学习感想环科141 邢碧枞在科技飞速发展的今天，各行各业都离不开计算机的使用，而作为以科研为主的环境科学，更是离不开对计算机及软件的学习。
matlab课堂笔记
matlab课堂笔记
MATLAB课堂笔记可以从以下几个方面进行整理：
1.基础操作：包括MATLAB的启动、工作空间的创建和管理、变量和数据的创建和存储等。
2.矩阵运算：包括矩阵的创建、矩阵的运算（加法、减法、乘法、除法等）、矩阵的转置、矩阵的逆等。
3.绘图操作：包括二维图形的绘制、三维图形的绘制、图形的编辑和美化等。
4.程序编写：包括MATLAB脚本的编写、函数的设计和实现等。
5.数据分析和处理：包括数据的导入和导出、数据的清洗和处理、数据的分析和挖掘等。
6.工具箱的使用：包括MATLAB各种工具箱的使用，如信号处理工具箱、图像处理工具箱等。
Matlab神经网络自学记录文本
Matlab神经网络自学笔记数据输入1.命令，如：load data1.txt（文件所在路径要加进来，就是set patch）Matlab的神经网络工具箱入门别的不多说，你之所以来到这里神经网络工具箱是一个多么牛逼大东西想必你也知道，可是牛逼规牛逼这东东该怎么用呢，今天俺们就来研究一下。
先问问度娘，matlab神经网络工具箱该如何安装，末了发现这软件本身以经预装了这东东，这到省去了不少麻烦，真给力呀。
在command window中键入help nnet得到如下信息>> help nnetNeural Network ToolboxVersion 7.0 (R2010b) 03-Aug-2010妈里个拔子的！，一大堆鸟语，由于怕吓着大家，所以原文我就不写拉，google翻译之。
的如下信息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GUInctool - 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。
快速入门Matlab神经网络的基本步骤
快速入门Matlab神经网络的基本步骤神经网络是一种模仿人类大脑神经元之间相互连接和信息传递方式的数学模型。
它通过对大量数据的学习和分析，能够模拟和预测一些复杂的问题。
Matlab是一种功能强大的数值计算软件，它提供了丰富的神经网络工具箱，使得神经网络的设计和实现变得简单而高效。
本文将介绍Matlab神经网络的基本步骤，帮助读者快速入门。
第一步：安装和配置Matlab神经网络工具箱首先，确保已经正确安装了Matlab软件。
然后，在Matlab的主界面上找到"Add-Ons"，点击进入。
在搜索栏中输入"Neural Network Toolbox"，然后点击安装。
安装完成后，重启Matlab软件。
第二步：准备数据集神经网络的训练和测试需要大量的数据集。
在准备数据集时，需要确保数据集的质量和完整性。
一般来说，数据集应该包括输入和输出两部分，且输入和输出的维度需要匹配。
在Matlab中，可以通过导入已有的数据集文件或者手动创建数据集矩阵来准备数据集。
确保数据集是以矩阵的形式存储，且每一行表示一个样本，每一列表示一个特征或者标签。
第三步：创建神经网络模型在Matlab中，可以使用命令创建神经网络模型。
常见的创建方式包括使用神经网络应用程序、使用nprtool命令或者手动编写代码创建。
使用神经网络应用程序是最简单的方式。
在Matlab主界面上找到"Apps"，点击进入"Neural Network Designer"。
在应用程序中，可以通过拖拽和调整网络结构、设置神经元的参数等方式创建自定义的神经网络。
使用nprtool命令可以更加灵活地创建神经网络。
在Matlab的命令行窗口中输入"nprtool"，打开神经网络模型创建工具。
在工具中，可以根据需要选择不同的网络结构和参数，进行更加精细的控制。
手动编写代码创建神经网络具有最高的灵活性。
MATLAB中的深度神经网络设计与训练技巧分享
MATLAB中的深度神经网络设计与训练技巧分享深度学习是近年来机器学习领域的一大热门话题，而神经网络是深度学习的核心。
在深度神经网络的设计与训练过程中，MATLAB是一款非常强大的工具，它提供了丰富的函数和工具箱，能够帮助我们快速而有效地进行模型构建和训练。
本文将分享一些在MATLAB中设计和训练深度神经网络时的一些技巧，希望对正在学习和实践深度学习的读者有所帮助。
1. 数据预处理在训练深度神经网络之前，对数据进行预处理是非常重要的一步。
数据预处理的目的是将原始数据转换为适合神经网络处理的形式，这样能够提高网络的训练效果和泛化能力。
在MATLAB中，可以使用Datastore对象来管理和处理大规模数据集，例如使用ImageDatastore对象来处理图像数据集。
除了数据转换外，数据预处理还包括数据清洗和标准化。
对于图像数据，可以使用MATLAB提供的图像增强工具箱对图像进行清洗，例如去噪、调整亮度和对比度等操作。
对于其他类型的数据，可以使用MATLAB的统计工具箱对数据进行标准化，例如z-score标准化或min-max标准化。
2. 网络架构设计在设计深度神经网络的时候，需要考虑网络的层数和每层的神经元数量。
一般来说，网络的深度和宽度都会影响网络的性能。
较深的网络可以学习更复杂的特征，但也会增加网络的训练时间和计算资源。
而较宽的网络可以提高网络的表达能力，但也会增加网络的参数数量和过拟合的风险。
在网络的设计过程中，可以使用MATLAB提供的Deep Network Designer工具来进行可视化设计。
该工具可以帮助我们快速搭建网络结构，并进行参数设置和网络调试。
另外，还可以使用MATLAB的神经网络工具箱提供的命令行接口，通过编程方式创建和训练自定义的网络模型。
3. 激活函数选择激活函数在神经网络中起到了非常重要的作用，它可以引入非线性，增加网络的表达能力。
在选择激活函数时，需要考虑网络的性质和任务的特点。
MATLAB讲义(神经网络)
n = Wp+ b
a——神经元输出向量 神经元输出向量
a = f (Wp + b )
4、多层神经网络 、
多层神经网络的简化形式如下：
这里： IW1,1——输入权值矩阵， S行R列。 输入权值矩阵， 行 列 输入权值矩阵
IW
1,1
iw iw ⋅ ⋅ ⋅ iw 1,1 1,1 1,1 iw2 ,1iw2 , 2 ⋅ ⋅ ⋅ iw2 , R = ⋅⋅⋅⋅⋅⋅ iw1,1 iw1,1 ⋅ ⋅ ⋅ iw1,1 S ,R S ,1 S , 2
举例：创建一个线性网络 net = newlin([1 3;1 3],1); net.IW{1,1} net.b{1} 修改输入权值矩阵 权值矩阵 net.IW{1,1} = [1 2]; net.b{1} = 1;
下标——用()中的内容来表示，如：
b → net .b{1}( 2)
1 2
举例：在上例中修改单个权值 权值 net.IW{1,1}(1) = 13; net.IW{1,1}(2) = 9; net.IW{1,1}
后面将要介绍，上述单层感知器可 以通过划分输入空间将输入向量分成两 类。
一个单层感知器神经元网络的模型如下：
一个单层感知器神经元网络的向量 模型如下：
7.2.2 感知器神经网络的创建、模拟和 感知器神经网络的创建、 初始化 1. 创建 指令：net = newp(PR, S,tf,lf) 这里： newp——创建感知器指令 PR——R行2列矩阵，用来限定R个输入的取 值范围。 S——网络的神经元个数 net——感知器网络名 tf——变换函数，缺省为hardlim。 lf——学习函数，缺省为learnp。
7.1.2 MATLAB中的符号规约 中的符号规约 在以上神经网络结构中所使用的符号是 原理性的数学符号，不是在MATLAB中实际 使用的符号。因此，要按照MATLAB中的符 号规约重新定义。 上标——用括弧{}中的内容来表示，如： IW1,1 → net.IW{1,1} b1 → net.b{1}
神经网络笔记
matlab中的归一化处理有三种方法1. premnmx、postmnmx、tramnmx2. restd、poststd、trastd3. 自己编程如下:x=[68.7 66.6 5610 19.2;89.9 90.8 4500 11.8;120.8 120.6 6800 20.6;169 40.4 6160 40.6;180.8 69.8 7330 33.4;190.3 130.2 7320 31.6;109.8 151.1 5754 86.1;33.2 61.4 8255 22.6;111.7 126.6 7040 13.6;]t=x'for i=1:4t1(i,:)=(t(i,:)-min(t(i,:)))/(max(t(i,:))-min(t(i,:)))endpremnmx语句的语法格式是：[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)其中P，T分别为原始输入和输出数据，minp和maxp分别为P中的最小值和最大值。
mint和maxt分别为T的最小值和最大值。
premnmx函数用于将网络的输入数据或输出数据进行归一化，归一化后的数据将分布在[-1,1]区间内。
我们在训练网络时如果所用的是经过归一化的样本数据，那么以后使用网络时所用的新数据也应该和样本数据接受相同的预处理，这就要用到tramnmx。
下面介绍tramnmx函数：[Pn]=tramnmx(P,minp,maxp)其中P和Pn分别为变换前、后的输入数据，maxp和minp分别为premnmx函数找到的最大值和最小值。
找到比较好的结果后，用命令save filename net;保存网络，可使预测的结果不会变化，调用时用命令load filename net;神经网络工具箱包含在nnet目录中，键入help nnet可得到帮助主题。
显示向导要讨论的神经网络例子和应用代码可以通过键入help nndemos找到。
Matlab学习笔记(全)
Matlab学习笔记——《MATLAB与科学计算》王正盛国防工业出版社一.MATLAB入门 (4)who、whos和永久变量 (4)显示格式 (4)图形 (4)二.MATLAB数值计算 (5)1.常用命令： (5)2.矩阵的保存和获取 (5)3.矩阵的运算和数组的运算 (5)4.线性方程组 (5)5.多项式 (6)6.数值积分 (6)7.一般非线性方程组求解 (6)8.微分方程的数值求解 (7)三．MATLAB的符号计算 (7)1.符号变量和符号表达式 (7)2.微积分运算 (7)3.解方程 (8)4.化简和代换 (8)的符号表达式命令 (8)四.MATLAB的图形和可视化 (9)1.二维图形 (9)2图形标记 (9)3.特殊坐标和图形 (9)4.其他命令 (9)5.填充命令 (10)6.三维图形 (10)7.符号绘图 (10)8.其他 (10)五.MATLAB程序设计 (10)1.概述： (10)2.命令文件 (11)3.程序文件 (11)六.MATLAB图形用户界面（GUI）设计 (11)七.基于MATLAB的大规模矩阵计算 (11)1.稀疏矩阵 (11)八.基于MATLAB的最优化问题求解 (12)1.线性规划问题 (12)2.非线性问题 (12)3.二次规划问题 (12)九.基于MATLAB的数据插值和拟合 (12)1.一维数据插值 (12)2.二维数据插值 (13)3.曲线拟合 (13)十.基于MATLAB的图像处理初步 (13)1.图像分类 (13)2.图像的读取和显示 (13)一.MATLAB入门who、whos和永久变量who 变量名 %检查内存变量。
Whos %检查驻留变量的详细情况。
MATLAB自定义的永久变量：eps %计算机中的最小正数 inf %无穷大pi %圆周率 NaN %不定量flops %浮点运算次数 i，j%虚数单位显示格式MATLAB中以短格式（5个有效数字）显示计算结果，可以用format命令改变数字显示格式1.变量的存储和调用1）存储当前工作空间中的变量Save %将所有的变量存入文件中Save mydate %将所有变量存入指定文件Save mydate x y z %将指定的变量存入指定的文件中2）将数据文件的变量载入当前的工作空间将save换作load即可图形1．二维图形绘制命令Plot（x，y）；2.三维图形绘制命令Mesh（z）；2.用户目录的建立在命令窗口输入：cd c:\mydir二.MATLAB数值计算1.常用命令：Reshape命令X=1:1:6; %产生6个元素的行向量Reshape(x,2,3); %利用X行向量产生一个2*3的向量diag命令：ar=rand(4,4) %产生一个4*4的0-1均匀随机向量d=diag（ar） %用ar的主对角元形成向量dD=diag（d）%利用d构成对角矩阵DSize：获取矩阵的行数和列数2.矩阵的保存和获取1）利用m文件利用文件编辑器编辑矩阵AM=[1 2 3；4 5 6；7 8 9]——》保存为在自己的目录下名的——》在MATLAB命令窗口中只要输入matrix就可以调用AM矩阵2）通过mat文件Mat文件是MATLAB中保存数据的一种标准格式二进制文件，通过save和load执行，如前所述3）利用外部数据文件装入到指定矩阵中假如磁盘中已有名为c:\mydir\的二进制数据文件，利用load c:\mydir\命令可以在MATLAB工作空间中产生一个名为date的矩阵3.矩阵的运算和数组的运算矩阵运算是按矩阵的运算法则进行的；数组运算无论何种操作都是对元素逐个进行的，数组运算需要在运算符前加点号。
MATLAB神经网络学习（1）：单层感知器
MATLAB神经⽹络学习（1）：单层感知器 单层感知器由⼀个线性组合器和⼀个⼆值阈值元件组成。
输⼊是⼀个N维向量 x=[x1,x2,...,xn]，其中每⼀个分量对应⼀个权值wi，隐含层输出叠加为⼀个标量值： 随后在⼆值阈值元件中对得到的v值进⾏判断，产⽣⼆值输出： 可以将数据分为两类。
实际应⽤中，还加⼊偏置，值恒为1，权值为b。
这时，y输出为： 单层感知器结构图： 单层感知器进⾏模式识别的超平⾯由下式决定： 当维数N=2时，输⼊向量可以表⽰为平⾯直⾓坐标系中的⼀个点。
此时分类超平⾯是⼀条直线: 这样就可以将点沿直线划分成两类。
单层感知器实例： .....重复上步骤，直到达到设定的loop值，或者误差⼩于设定值% perception_hand_un.m%% 清理clear,clcclose all%%n=0.1; % 学习率w=[0,0,0];P=[ -9, 1, -12, -4, 0, 5;...15, -8, 4, 5, 11, 9];d=[1,1,0,0,0,1]; % 期望输出P=[ones(1,6);P];MAX=100; % 最⼤迭代次数为100次%% 训练i=0;while1v=w*P;y=hardlim(v); % 实际输出%更新e=(d-y);ee(i+1)=mae(e);if (ee(i+1)<0.001) % 判断disp('we have got it:');disp(w);break;end% 更新权值和偏置w=w+n*(d-y)*P';if (i>=MAX) % 达到最⼤迭代次数，退出 disp('MAX times loop');disp(w);disp(ee(i+1));break;endi= i+1;end%% 显⽰figure;subplot(2,1,1); % 显⽰待分类的点和分类结果plot([ -12 -40],[ 4511],'o');hold on;plot([-9 ,1,5],[15,-8,9],'*');axis([-13,6,-10,16]);legend('第⼀类','第⼆类');title('6个坐标点的⼆分类');x=-13:.2:6;y=x*(-w(2)/w(3))-w(1)/w(3);plot(x,y);hold off;subplot(2,1,2); % 显⽰mae值的变化x=0:i;plot(x,ee,'o-');s=sprintf('mae的值(迭代次数:%d)', i+1);title(s);% perception_newp.m% 清理clear,clcclose all% 创建感知器net=newp([-20,20;-20,20],1);%定义输⼊训练向量P=[ -9, 1, -12, -4, 0, 5;...15, -8, 4, 5, 11, 9]; % 期望输出T=[0,1,0,0,0,1]% 训练net=train(net,P,T);% 输⼊训练数据仿真验证Y=sim(net,P)。
Matlab中的神经网络控制技巧
Matlab中的神经网络控制技巧引言：神经网络在人工智能领域发挥着重要的作用，能够帮助我们解决各种复杂的问题。
而Matlab作为一个功能强大的科学计算软件，提供了丰富的神经网络相关工具和函数，可以帮助我们快速搭建神经网络模型并进行控制。
本文将介绍一些常用的神经网络控制技巧，并结合Matlab进行实际操作。
一、神经网络基础知识在进入神经网络的控制技巧之前，我们首先需要了解一些神经网络的基础知识。
神经网络是由神经元及其相互连接所组成的网络结构，其中每个神经元都有若干输入和一个输出。
神经网络可以通过调整网络中的连接权重和激活函数来实现各种复杂的非线性映射关系。
常用的神经网络模型包括感知机、多层感知机、循环神经网络等。
二、神经网络建模在使用神经网络进行控制之前，我们需要先进行建模。
在Matlab中，我们可以使用Neural Network Toolbox来搭建神经网络模型。
首先，我们需要确定神经网络的拓扑结构，即输入层的神经元数量、隐含层的神经元数量以及输出层的神经元数量。
然后，我们可以使用“newff”函数创建一个基于前馈反馈拓扑结构的神经网络模型。
三、神经网络训练神经网络的训练是指通过调整连接权重和激活函数参数，使得网络的输出能够接近于预期的输出。
在Matlab中，我们可以使用“train”函数对神经网络进行训练。
常用的训练算法包括误差反向传播算法、Levenberg-Marquardt算法等。
我们可以根据具体的问题选择合适的训练算法，并通过调整训练参数来提高神经网络的训练效果。
四、神经网络控制技巧1. 逆向传播算法逆向传播算法是一种常用的神经网络训练算法，可以有效地调整神经网络的权重和偏置，从而提高网络的准确性。
在Matlab中，我们可以使用“trainlm”函数进行逆向传播训练。
该函数基于Levenberg-Marquardt算法，可以快速收敛并得到较好的训练效果。
2. 正则化技术正则化技术是一种用于防止过拟合的常用方法。
MATLAB神经网络基础教程
MATLAB神经网络基础教程第一章：神经网络概述1.1 什么是神经网络- 神经网络是一种模拟人脑工作原理的数学模型，利用大量相互连接的简单单元（神经元）进行信息处理和学习。
- 神经网络能够通过学习，逐渐调整网络的连接权重，从而实现对输入数据的模式识别、分类和预测等任务。
1.2 MATLAB中的神经网络工具箱- MATLAB提供了强大的神经网络工具箱，可以方便地构建、训练和应用神经网络模型。
- 神经网络工具箱包含了丰富的函数和工具，可支持各种类型的神经网络结构和训练算法。
第二章：神经网络建模步骤2.1 确定问题和目标- 在建模之前，需要明确问题的类型和目标。
是进行分类、回归还是聚类等任务？- 确定了问题和目标后，可以选择合适的神经网络结构和训练算法。
2.2 数据预处理- 针对输入数据进行预处理是神经网络建模中的重要环节。
- 数据预处理包括数据清洗、特征选择、数据变换等步骤，以提高神经网络的性能和准确度。
2.3 构建神经网络模型- 在MATLAB中，可以使用神经网络工具箱中的命令构建神经网络模型。
- 构建模型时需要选择网络的拓扑结构、激活函数和网络的连接权重初始值。
2.4 网络训练和优化- 使用训练数据对构建好的网络模型进行训练，优化模型的表现。
- 神经网络工具箱提供了多种训练算法，如误差反向传播算法（backpropagation）和Levenberg-Marquardt算法等。
第三章：神经网络案例分析3.1 手写数字识别- 使用神经网络进行手写数字识别是神经网络应用中的经典问题。
- 通过示例代码和具体案例，介绍如何使用MATLAB构建神经网络模型，进行手写数字识别。
3.2 信用评分预测- 信用评分预测是金融领域中的常见问题，也可以使用神经网络进行建模和预测。
- 通过实际数据和案例，说明如何使用MATLAB进行信用评分预测，提高模型的准确性和鲁棒性。
第四章：神经网络性能评估和调优4.1 性能评估指标- 在训练和应用神经网络模型时，需要对其性能进行评估。
MATLAB学习笔记整理
MATLAB笔记摘录：1、clc 命令清空命令窗口(The Command Windows)中的内容，可以用clf 清空当前图象窗口中的内容。
在工作空间窗口（The workspace browser）中变量可用clear命令清除。
2、能用diary 命令记录下在MATLAB 中运行过程中每个线程所做的事。
3、常见编程错误如果变量名与MATLAB 中的函数或命令重名，那么这个函数或命令将不能被访问。
4、常见编程错误不要创建和MATLAB 内建函数或命令同名的M 文件。
5、—which 命令，它能帮助我们找到正在执行的文件版本和它的路径。
6、命令窗口是最重要的窗口，因为所有的命令都得在此键入，所有的结果在此输出7、MATLAB 的变量名必须以字母开头，后面可以跟字母，数字和下划线（_）.只有前31 个字符是有效的；如果超过了31 个字符，基余的字符将被忽略。
如果声明两个变量，两变量名只有第32 个字符不同，那么MATLAB 将它们当作同一变量对待8、像MATLAB 这样的叫做弱类型语言。
通过简单的赋值形式就可以创建变量，变量类型取决于创建时的类型。
9、。
有三种方式初始化MATLAB 中的变量：1．用赋值语句初始化变量2．用input 函数从键盘输入初始化变量3．从文件读取一个数据10、克隆运算符指定一系列的数值，它指定了这个系列数的第一值，步增和后一个值。
它的一般顺序始下first:incr:last11、捷径表达式可以联合转置运算符（’）来初始化行向量，或更加复杂的矩阵12、函数zeros 可以初始化任何大小的全为零的数组。
相似地,ones 函数产生的数组包含的元素全为1,eye 函数通常用来产生单位矩阵,只有对角线的元素为1.其他元素为0. 13、input 函数中有字符's'做为它的第二个参数,输入的数据就被当字符串. in2=input('enter data:','s') enter data:123 把字符串1.23 存储到in2 中.14、.数组,矩阵,向量有什么区别?答：矩阵是二维数组，向量是一维数组，矩阵和向量是数据的子集。
MATLAB神经网络中各函数用法及一些要点(一)
MATLAB神经网络中各函数用法及一些要点（一）MATLAB神经网络中各函数用法及一些要点（一）1.网络建立函数MATLAB中的`feedforwardnet`函数用于建立前向神经网络。
它可以定义网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数、激活函数等。
例如，以下代码定义了一个具有10个输入、20个隐藏和1个输出节点的网络：```matlabnet = feedforwardnet([20]);```2.数据准备函数在训练网络之前，我们需要将输入数据和目标数据进行适当的格式转换。
`con2seq`函数可将连续数据转换为一个序列对象，`tonndata`函数则可以将数据转换为网络所需的格式。
例如：```matlabinputs = tonndata(input_data,false,false);targets = tonndata(target_data,false,false);```3.网络训练函数网络训练是神经网络的核心部分。
`train`函数用于训练网络，可采用不同的训练算法，如`trainlm`（Levenberg-Marquardt算法）或`traingdx`（自适应学习率的梯度下降算法）。
以下是训练网络的示例代码：```matlabnet.trainFcn = 'trainlm';net = train(net,inputs,targets);```4.网络仿真函数训练完成后，我们可以使用网络进行仿真和预测。
`sim`函数可用于进行网络仿真。
以下是使用已训练网络进行仿真的示例代码：```matlaboutputs = sim(net,inputs);```5.性能评估函数在训练和测试网络时，了解网络的性能表现是很重要的。
MATLAB提供了许多性能评估函数，如`mse`（均方误差）和`perform`（性能度量）。
例如：```matlabperf = mse(targets,outputs);```6.提取网络权重和偏差有时候我们需要访问网络的权重和偏差参数。
Matlab神经网络工具及其相关知识
Matlab神经网络工具简介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trainlmBLF：网络学习函数，包括BP学习规则learngd，带动量项的BP学习规则learngdmPF：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OPF：输出处理函数DDF：验证数据划分函数一般在使用过程中设置前六个参数，后四个参数采用系统默认参数。
2 train：：：：BP神经网络训练函数神经网络训练函数神经网络训练函数神经网络训练函数函数功能：用训练数据训练BP神经网络。
函数形式：[net,tr] = train(NET,X,T,Pi,Ai)NET：待训练网络X：输入数据矩阵T：输出数据矩阵Pi：初始化输入层条件Ai：初始化输出层条件net：训练好的网络tr：训练过程记录一般在使用过程中设置前三个参数，后两个参数采用系统默认参数。
matlab神经网络知识讲解
Matlab神经网络工具箱2010-7-21今天学的是BP神经网络，首先看的是一个关于非线性函数逼近的例子，最后得出一个心得：在使用newff函数生成一个新的网络时，神经元的层数和每一层的神经元数会对结果造成不小的影响，一般都采用[n,1]的建立方法，其中n为隐层的神经元数，1为输出层的神经元数。
然后是做了一个识别系统，算是一个较大的神经网络，具体的代码解释和分析如下：[alphabet,targets]=prprob;[R,Q]=size(alphabet);[S2,Q]=size(targets);S1=10;[R,Q]=size(alphabet);[S2,Q]=size(targets);P=alphabet;net=newff(minmax(P),[S1,S2],{'logsig','logsig'},'traingdx');net.LW{2,1}=net.LW{2,1}*0.01;net.b{2}=net.b{2}+0.01;其中的proprob是matlab自带的一个生成字母表布尔值的函数。
可以具体查看。
T=targets;net.performFcn='sse';net.trainParam.goal=0.1;net.trainParam.show=20;net.trainParam.epochs=5000;net.trainParam.mc=0.95;[net,tr]=train(net,P,T)接下来首先进行无噪声训练。
netn.trainParam.goal=0.6;netn.trainParam.epochs=300;T=[targets targets targets targets];for pass=1:10P=[alphabet,alphabet,(alphabet+randn(R,Q)*0.1),(alphabet+randn(R,Q)*0.2) ];[netn,tr]=train(net,P,T);end接下来是有噪声训练，采用随机数生成影响输入矩阵的方式。
matlab神经网络学习总结
1 通过神经网络滤波和信号处理，传统的sigmoid函数具有全局逼近能力，而径向基rbf 函数则具有更好的局部逼近能力，采用完全正交的rbf径向基函数作为激励函数，具有更大的优越性，这就是小波神经网络，对细节逼近能力更强。
BP网络的特点①网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，而数学理论已证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能。
这使得它特别适合于求解内部机制复杂的问题。
我们无需建立模型，或了解其内部过程，只需输入，获得输出。
只要BPNN结构优秀，一般20个输入函数以下的问题都能在50000次的学习以内收敛到最低误差附近。
而且理论上，一个三层的神经网络，能够以任意精度逼近给定的函数，这是非常诱人的期望；②网络能通过学习带正确答案的实例集自动提取“合理的”求解规则，即具有自学习能力；③网络具有一定的推广、概括能力。
bp主要应用回归预测（可以进行拟合，数据处理分析，事物预测，控制等）、分类识别（进行类型划分，模式识别等），在后面的学习中，都将给出实例程序。
但无论那种网络，什么方法，解决问题的精确度都无法打到100%的，但并不影响其使用，因为现实中很多复杂的问题，精确的解释是毫无意义的，有意义的解析必定会损失精度。
BP注意问题1、BP算法的学习速度很慢，其原因主要有：a 由于BP算法本质上为梯度下降法，而它所要优化的目标函数又非常复杂，因此，必然会出现“锯齿形现象”，这使得BP算法低效；结论4：由上表可以看出，后者的初始权值比较合适些，因此训练的时间变短，误差收敛速度明显快些。
因此初始权值的选取对于一个网络的训练是很重要的。
1.4，用最基本的BP 算法来训练BP 神经网络时，学习率、均方误差、权值、阈值的设置都对网络的训练均有影响。
综合选取合理的值，将有利于网络的训练。
在最基本的BP 算法中，学习率在整个训练过程是保持不变的，学习率过大，算法可能振荡而不稳定；学习率过小，则收敛速度慢，训练时间长。
而要在训练之前选择最佳的学习率是不现实的。
Matlab神经网络自学笔记
Matlab神经网络自学笔记数据输入1.命令，如：load data1.txt（文件所在路径要加进来，就是set patch）Matlab的神经网络工具箱入门别的不多说，你之所以来到这里神经网络工具箱是一个多么牛逼大东西想必你也知道，可是牛逼规牛逼这东东该怎么用呢，今天俺们就来研究一下。
先问问度娘，matlab神经网络工具箱该如何安装，末了发现这软件本身以经预装了这东东，这到省去了不少麻烦，真给力呀。
在command window中键入help nnet得到如下信息>> help nnetNeural Network ToolboxVersion 7.0 (R2010b) 03-Aug-2010妈里个拔子的！，一大堆鸟语，由于怕吓着大家，所以原文我就不写拉，google翻译之。
的如下信息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GUInctool - 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。
MATLAB技术神经网络教程
MATLAB技术神经网络教程一、引言神经网络作为一种模拟生物神经系统的计算模型，已经被广泛应用于各个领域，如机器学习、图像处理、信号处理等。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的神经网络工具箱，可以方便地构建、训练和应用各种类型的神经网络。
本教程将介绍MATLAB中神经网络工具箱的基本概念和使用方法，帮助读者快速上手神经网络的建模与分析。
二、神经网络基础知识1.1 神经元和权值神经网络是由神经元和连接它们的权值构成的。
神经元是模拟生物神经元的基本单元，可以接收输入信号并产生输出。
权值则决定了神经元之间的连接强度。
1.2 神经网络的拓扑结构神经网络的拓扑结构决定了神经元之间的连接方式。
常见的拓扑结构有前馈网络、递归网络、循环网络等。
其中，前馈网络是最为常用的一种结构，信号只能从输入层经过隐含层传递到输出层，不存在回路。
1.3 传递函数传递函数是神经元模拟神经元激活过程的数学公式。
常见的传递函数有Sigmoid函数、ReLU函数、tanh函数等。
传递函数的选择对神经网络的性能有着重要影响。
三、神经网络的建模与训练2.1 数据准备在建立神经网络模型之前，首先需要准备好训练数据和测试数据。
通常，训练数据应包含输入变量和对应的输出标签。
2.2 网络创建在MATLAB中，可以通过调用neuralnetworks命令创建一个神经网络对象。
在创建网络对象时，需要指定网络的拓扑结构、传递函数等参数。
2.3 网络训练神经网络的训练是通过反向传播算法实现的。
反向传播算法基于梯度下降的思想，通过最小化损失函数的值来调整神经网络中的权值。
2.4 训练过程监测与调整在进行网络训练时，可以通过设定一些监测指标来评估网络的性能。
常见的监测指标包括训练误差、验证误差等。
根据监测结果，可以调整网络的参数和训练策略，以提高网络的性能。
四、神经网络的应用3.1 二分类和多分类问题神经网络可以用于解决二分类和多分类问题。
通过训练网络，可以将输入数据映射到不同的类别。
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Matlab神经网络自学笔记
数据输入
1.命令，如：load data1.txt（文件所在路径要加进来，就是set patch）
Matlab的神经网络工具箱入门
别的不多说，你之所以来到这里神经网络工具箱是一个多么牛逼大东西想必你也知道，可是牛逼规牛逼这东东该怎么用呢，今天俺们就来研究一下。
先问问度娘，matlab神经网络工具箱该如何安装，末了发现这软件本身以经预装了这东东，这到省去了不少麻烦，真给力呀。
在command window中键入help nnet
得到如下信息
>> help nnet
Neural Network Toolbox
Version 7.0 (R2010b) 03-Aug-2010
妈里个拔子的！，一大堆鸟语，由于怕吓着大家，所以原文我就不写拉，google翻译之。
的如下信息
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。
newrbe - 设计一个确切的径向基网络。
patternnet - 神经网络模式识别。
感知- 感知。
selforgmap - 自组织特征映射。
timedelaynet - 时滞神经网络。
利用网络。
网络- 创建一个自定义神经网络。
SIM卡- 模拟一个神经网络。
初始化- 初始化一个神经网络。
适应- 允许一个神经网络来适应。
火车- 火车的神经网络。
DISP键- 显示一个神经网络的属性。
显示- 显示的名称和神经网络属性
adddelay - 添加延迟神经网络的反应。
closeloop - 神经网络的开放反馈转换到关闭反馈回路。
formwb - 表格偏见和成单个向量的权重。
getwb - 将它作为一个单一向量中的所有网络权值和偏差。
noloop - 删除神经网络的开放和关闭反馈回路。
开环- 转换神经网络反馈，打开封闭的反馈循环。
removedelay - 删除延迟神经网络的反应。
separatewb - 独立的偏见和重量/偏置向量的权重。
setwb - 将所有与单个矢量网络权值和偏差。
Simulink的支持。
gensim - 生成Simulink模块来模拟神经网络。
setsiminit - 集神经网络的Simulink模块的初始条件getsiminit - 获取神经网络Simulink模块的初始条件
神经元- 神经网络Simulink的模块库。
培训职能。
trainb - 批具有重量与偏见学习规则的培训。
trainbfg - 的BFGS拟牛顿倒传递。
trainbr - 贝叶斯规则的BP算法。
trainbu - 与重量与偏见一批无监督学习规则的培训。
trainbuwb - 与体重无监督学习规则与偏见一批培训。
trainc - 循环顺序重量/偏见的培训。
traincgb - 共轭鲍威尔比尔重新启动梯度反向传播。
traincgf - 共轭弗莱彻-里夫斯更新梯度反向传播。
traincgp - 共轭波拉克- Ribiere更新梯度反向传播。
traingd - 梯度下降反向传播。
traingda - 具有自适应LR的反向传播梯度下降。
traingdm - 与动量梯度下降。
traingdx - 梯度下降瓦特/惯性与自适应LR的反向传播。
trainlm - 采用Levenberg -马奎德倒传递。
trainoss - 一步割线倒传递。
trainr - 随机重量/偏见的培训。
trainrp - RPROP反向传播。
trainru - 无监督随机重量/偏见的培训。
火车- 顺序重量/偏见的培训。
trainscg - 规模化共轭梯度BP算法。
绘图功能。
plotconfusion - 图分类混淆矩阵。
ploterrcorr - 误差自相关时间序列图。
ploterrhist - 绘制误差直方图。
plotfit - 绘图功能适合。
plotinerrcorr - 图输入错误的时间序列的互相关。
plotperform - 小区网络性能。
plotregression - 线性回归情节。
plotresponse - 动态网络图的时间序列响应。
plotroc - 绘制受试者工作特征。
plotsomhits - 小区自组织图来样打。
plotsomnc - 小区自组织映射邻居的连接。
plotsomnd - 小区自组织映射邻居的距离。
plotsomplanes - 小区自组织映射重量的飞机。
plotsompos - 小区自组织映射重量立场。
plotsomtop - 小区自组织映射的拓扑结构。
plottrainstate - 情节训练状态值。
plotwb - 图寒春重量和偏差值图。
列出其他神经网络实现的功能。
nnadapt - 适应职能。
nnderivati??ve - 衍生功能。
nndistance - 距离函数。
nndivision - 除功能。
nninitlayer - 初始化层功能。
nninitnetwork - 初始化网络功能。
nninitweight - 初始化权函数。
nnlearn - 学习功能。
nnnetinput - 净输入功能。
nnperformance - 性能的功能。
nnprocess - 处理功能。
nnsearch - 线搜索功能。
nntopology - 拓扑结构的功能。
nntransfer - 传递函数。
nnweight - 重量的功能。
示威，数据集和其他资源
nndemos - 神经网络工具箱的示威。
nndatasets - 神经网络工具箱的数据集。
nntextdemos - 神经网络设计教科书的示威。
nntextbook - 神经网络设计教科书的资讯。
研究一下，这感情好呀，还有图形用户界面。
于是用他给出的命令nntool（同样是在command window键入）调出图形用户界面如下
点击import之后就出现下面的具体的设置神经网络参数的对话界面，
这是输入输出数据的对话窗
首先是训练数据的输入
然后点击new，创建一个新的神经网络network1，并设置其输入输出数据，包括名称，神经网络的类型以及隐含层的层数和节点数，还有隐含层及输出层的训练函数等
点击view，可以看到这是神经网络的可视化直观表达
创建好了一个network之后，点击open，可以看到一个神经网络训练，优化等的对话框，选择了输入输出数据后，点击train，神经网络开始训练，如右下方的图，可以显示动态结果
下面三个图形则是点击performance，training state以及regression而出现的
下面就是simulate，输入的数据是用来检验这个网络的数据，output改一个名字，这样就把输出数据和误差都存放起来了
在主界面上点击export就能将得到的out结果输入到matlab中并查看
下图就是输出的两个outputs结果。