神经网络MATLAB7函数解释
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神经网络工具箱简介和函数及示例
目前，神经网络工具箱中提供的神经网络模型主 要应用于：
函数逼近和模型拟合 信息处理和预测 神经网络控制 故障诊断
神经网络实现的具体操作过程：
• 确定信息表达方式； • 网络模型的确定； • 网络参数的选择； • 训练模式的确定； • 网络测试
• 确定信息表达方式：
将领域问题抽象为适合于网络求解所能接受的 某种数据形式。
函数类型 输入函数
其它
函数名 称
netsum netprcd concur dotprod
函数用途
输入求和函数 输入求积函数 使权值向量和阈值向量的结构一致 权值求积函数
BP网络的神经网络工具箱函数
函数类型
函数名称 函数用途
前向网络创建 函数
传递函数
学习函数
函数类型 性能函数 显示函数
函数名 函数用途 称
三、BP网络学习函数
learngd 该函数为梯度下降权值/阈值学习函数，通过神经 元的输入和误差，以及权值和阈值的学习速率， 来计算权值或阈值的变化率。
调用格式; [dW,ls]=learngd(W,P,Z,N,A,T,E,gW,gA,D,LP,LS)
二、神经元上的传递函数
传递函数是BP网络的重要组成部分，必须是连续可 微的，BP网络常采用S型的对数或正切函数和线性函数。
• Logsig 传递函数为S型的对数函数。 调用格式为： • A=logsig（N）
N：Q个S维的输入列向量； A：函数返回值，位于区间(0,1) 中
② info=logsig（code）
问题形式的种类：
数据样本已知； 数据样本之间相互关系不明确； 输入/输出模式为连续的或者离散的； 输入数据按照模式进行分类，模式可能会 具有平移、旋转或者伸缩等变化形式； 数据样本的预处理； 将数据样本分为训练样本和测试样本
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神经网络工具箱中的函数属性及其参数定义
3.3 MATLAB神经网络工具箱中的网 络子对象属性
子对象的属性定义了网络的各个子对象：输入向量、 网络层、输出向量、目标向量、权值向量和阈值向量的属 性。 1．输入向量 （１）size属性： net.inputs{i}.size定义了网络各维输入向量 的元素数目，可以被设置为零或正整数。 （２）range属性：net.inputs{i}.range定义了第维输入向量中 每个元素的取值范围，其值是一个 的矩阵。 R2 （３）userdata属性：net.input{i}.userdata和erdata 为用 户提供了关于输入向量的用户信息的地方，它预先只定义 了一个字段，其值为一提示信息。
N N
3.2 MATLAB神经网络工具箱中的网络对 象属性
（６）targetConnect属性：net.targetConnect定义各网络层是 否和目标向量有关，其值为 的布尔型向量（0或1）。 1 N （７）outputConnect属性：net.outputConnect 属性定义各网 络层是否作为输出层，其值为 的布尔型向量（0或 1）。 1 N （８）targetConnect：该属性定义了神经网络的目标层，即 网络哪些层的输出具有目标矢量。其属性值为 维的 布尔量矩阵。 1 N （９）numOutputs：该属性定义了神经网络输出矢量的个数， 属性值为只读变量，其数值为网络中输出层的总数 (sum(net.outputConnect))。
3.2 MATLAB神经网络工具箱中的网络对 象属性
1．结构属性-结构属性决定了网络子对象的数目（包括
输入向量、网络层向量、输出向量、目标向量、阈值 向量和权值向量的数目）以及它们之间的连接关系。 无论何时，结构属性值一旦发生变化，网络就会自动 重新定义，与之相关的其他属性值也会自动更新。 （1）numInputs属性：net.numInputs属性定义了网络的 输入源数，它可以被设置为零或正整数。
MATLAB神经网络训练参数解释
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本数。
较小的批量大小可以提高网络学习的稳定性和收敛速度，但可能会导致计算效率降低；较大的批量大小可以更高效地进行计算，但可能会导致网络学习过程的不稳定性。
在MATLAB中，可以使用“MiniBatchSize”参数来设置批量大小的值。
6. 迭代次数（Number of iterations）：迭代次数是指进行网络训练和参数调整的总次数。
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}
神经网络的matlab函数介绍
[分享]Matlab的神经网络工具箱实用指南第一章介绍1．神经网络神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。
在自然界，网络功能主要由神经节决定，我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。
一般的神经网络都是可调节的，或者说可训练的，这样一个特定的输入便可得到要求的输出。
如下图所示。
这里，网络根据输出和目标的比较而调整，直到网络输出和目标匹配。
作为典型，许多输入/目标对应的方法已被用在有监督模式中来训练神经网络。
神经网络已经在各个领域中应用，以实现各种复杂的功能。
这些领域包括：模式识别、鉴定、分类、语音、翻译和控制系统。
如今神经网络能够用来解决常规计算 腿四岩越饩龅奈侍狻Ｎ颐侵饕 ü 飧龉ぞ呦淅唇 ⑹痉兜纳窬 缦低常 ⒂τ玫焦こ獭⒔鹑诤推渌 导氏钅恐腥ァ?BR>一般普遍使用有监督训练方法，但是也能够通过无监督的训练方法或者直接设计得到其他的神经网络。
无监督网络可以被应用在数据组的辨别上。
一些线形网络和Hopfield网络是直接设计的。
总的来说，有各种各样的设计和学习方法来增强用户的选择。
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，对范例和它们的应用的理解是很重要的，并且如果没有这些说明那么用户的埋怨和质询就会把我们淹没。
所以如果我们包括了大量的说明性材料，请保持耐心。
第一讲 MATLAB 7简介、基本使用方法和数值向量及数组
4 远程帮助系统
()上可以找到很
多有用的信息，国内的一些网站也有丰富的
信息资源。
天津大学机械工程学院力学系
MATLAB 7基本使用方法
主要内容
9.强大的联机检索帮助系统
可随时检索Matlab函数 可随时查询Matlab函数的使用方法
天津大学机械工程学院力学系
Matlab的功能产品
1.Matlab compiler 将m文件转化为c文件，加快运行速度。 2. Matlab c/c++ Graphics Library 由m文件产生GUI独立运行的c程序代码。 3. Matlab c/c++ Math Library 由m文件产生独立运行的c程序代码。 4.Databast Toolbox 在Matlab中进行对数据库的读写。
MATLAB 7用户界面
（4）当前路径窗口
在默认设置下，当前路 径窗口自动显示于 MATLAB界面左侧，用 户也可以选择Desktop| Current Directory命令 调出或隐藏该命令窗口 。 当前路径窗口显示着当 前用户工作所在的路径
天津大学机械工程学院力学系
2013-7-25
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MATLAB 7用户界面
MATLAB 7的主菜单 MATLAB 7的工具栏 MATLAB 7的窗口
2013-7-25
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天津大学机械工程学院力学系
MATLAB 7用户界面
1. MATLAB 7的主菜单
MATLAB 7的主菜单包括File、Edit、Debug（调试 ）、Desktop、Window和Help菜单。 可以执行的操作有New、Open、Undo、Redo、 Cut、copy和Step等。
MATLAB神经网络之各函数介绍
MATLAB神经网络之各函数介绍MATLAB是一种功能强大的计算机软件，用于数值计算、数据可视化以及机器学习等领域。
在神经网络的建模与训练过程中，MATLAB提供了一系列方便易用的函数，用来处理神经网络的构建、优化、训练和预测等任务。
本文将介绍一些MATLAB中常用的神经网络相关函数。
1. neuralnet：该函数用于构建和训练多层感知器（MLP）模型。
它可以指定模型的层数、每层的神经元个数和激活函数等参数，并通过反向传播算法来优化模型的权重和偏差。
该函数还提供了额外的选项，用于指定训练过程的终止条件和优化器等。
2. train：这个函数是神经网络训练的关键。
它采用输入和目标输出数据，以及神经网络模型作为输入参数，通过反向传播算法来更新神经网络的权重和偏差。
在训练过程中，该函数可用于指定训练次数、学习速率和正则化等参数，并返回训练后的神经网络模型。
3. sim：该函数用于根据给定的输入数据预测神经网络的输出结果。
它采用已经训练好的神经网络模型和输入数据作为输入参数，并返回神经网络的预测结果。
该函数还可以根据需要指定使用的输入和输出层，以及是否进行归一化等处理。
4. patternnet：与neuralnet函数类似，patternnet函数也用于构建和训练多层感知器模型。
不同的是，patternnet函数使用了一种特殊的网络结构，能够更好地适应分类问题。
该函数还提供了一些额外的选项，如正则化参数和错误权重等，用于调整模型的性能。
5. feedforwardnet：该函数用于构建和训练前馈神经网络模型。
前馈神经网络是最简单的神经网络形式，只包含输入层、隐藏层和输出层。
feedforwardnet函数通过指定隐藏层的神经元个数和激活函数等参数，来创建前馈神经网络模型。
该函数还可以通过设置训练函数和正则化参数等选项，来优化模型的性能。
6. perceptron：这个函数用于构建和训练感知器模型。
感知器是一种简单的神经网络结构，由一个输入层和一个输出层组成。
MATLAB神经网络工具箱中的函数属性及其参数定义
（２）performFcn属性 net.performFcn属性定义了网络用于衡量网络性能所采用的函
数，其属性值为表示性能函数名称的字符串。
每层神经元在多维空间中排列时各维的维数，其属性值为 一个行矢量，该矢量中各元素的乘积等于该层神经元的个 数(yers{i}.size)。 （２）distanceFcn属性 ：yers{i}.distanceFcn，该属性定 义了每层神经元间距的计算函数，其属性值为表示距离函 数名称的字符串。 （３）distances属性（只读）：yers{i}.disances，该属性 定义了每层网络中各神经元之间的距离，属性值为只读变 量，其数值由神经元的位置坐标(yers{i}.positions)和 距离函数(yers{i}.distanceFcn)来 确定。
4．权值和阈值属性
（１）IW属性：net.IW属性定义了从网络输入向量到网络层 的权值向量（即输入层的权值向量）结构。其值为 的细胞矩阵。
（２）LW属性：net.LW定义了从一个网络层到另一个网络层 的权值向量结构。其值为 的细胞矩阵。
（３）b属性：net.b属性定义各网络层的阈值向量结构。其 值为 的细胞矩阵。
的布尔型向量（0或1）。
3.2 MATLAB神经网络工具箱中的网络对 象属性
（６）targetConnect属性：net.targetConnect定义各网络层是
否和目标向量有关，其值为
的布尔型向量（0或1）
。
（７）outputConnect属性：net.outputConnect属性定义各网
[转载]MATLAB中神经网络的函数
![[转载]MATLAB中神经网络的函数](https://img.taocdn.com/s3/m/a8864264f56527d3240c844769eae009581ba22d.png)
[转载]MATLAB中神经⽹络的函数1.设计函数solvein 设计线性⽹络； solverb 设计径向基⽹络； solverbe 设计精确的径向基⽹络；solvehop 设计Hopfield⽹络。
2.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； satlin 饱和线性传递函数；satlins 对称饱和线性传递函数； radbas 径向基传递函数； dist 计算⽮量间的距离；compet ⾃组织映射传递函数； 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。
3.学习规则learnp 感知层学习规则； learnpn 规范感知层学习规则； learnbp BP学习规则；learnbpm 带动量项的BP学习规则； learnlm Levenberg-Marquardt学习规则；learnwh Widrow-Hoff学习规则； learnk Kohonen学习规则； learncon Conscience阈值学习函数；learnsom ⾃组织映射权学习函数； learnh Hebb学习规则； learnhd 退化的Hebb学习规则；learnis 内星学习规则； learnos 外星学习规则；4.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；5.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。
matlab 7.0基本函数表示
2.2.3 矩阵和数组函数
1. 矩阵的常用函数 det(x)、rank(x)、inv(x)、[v,d]=eig(x)、 diag(x)、[q,r]=qr(x)、triu(x)和tril(x) 2．数组翻转 常用数组翻转函数 ：flipud(x)、fliplr(x)、 flipdim(x,dim)、rot90(x,k)
2.7.3 逻辑运算
1. 元素的逻辑运算 元素的逻辑运算是将数组中的元素一一进行逻 辑运算，常用的逻辑运算符：&（与）、|（或） 、~（非）和xor（异或）。在逻辑运算中，非0 元素表示true，0元素表示false。 2. 先决逻辑运算 先决逻辑运算符有：&&（先决与）和||（先 决或）。 3. 位逻辑运算 位逻辑运算函数有：bitand（位与）、bitor（位 或）、bitcmp（位非）和bitxor（位异或）。
（4）矩阵的乘方 A^B （5）矩阵的转置 A' %矩阵A的转置
2．数组运算 数组的乘、除、乘方和转置运算符号为 矩阵的相应运算符前面加‚.‛ ，数组的乘 、除、乘方和转置运算格式如下：
A.*B A./B A.\B A.^B A.'
%数组A和数组B对应元素相乘 %数组A除以数组B的对应元素 %数组B除以数组A的对应元素 %数组A和数组B对应元素的乘方 %数组A的转置
2. 数组的检测函数 以‚is‛开头，函数返回的结果为逻辑型，如 果检测符合条件则返回1，不符合条件就返回0。 如isvector(x)
2.9 多项式
一个多项式按降幂排列为： 在MATLAB中用行向量来表示多项式的 各项系数，使用长度为n+1的行向量按降幂 排列，用0表示多项式中某次幂的缺项，则 表示为： p=[an an-1… a1 a0] 例如，p(x)=x3-4x2+3x+1可表示为p=[1 -4 3 1]；p(x)=x2+5x3+2x可表示为p=[1 5 2 0]。
matlab各函数名所对应的意思
matlab各函数名所对应的意思xlabel('jeff') %给坐标轴加说明title('Xmax') %给整个图形加图题grid %加网格t=0:.1:2*pi 从0到2pi画图x^2表示矩阵相乘,而x.^2表示数值相乘.常用的二维图形命令: plot：绘制二维图形loglog：用全对数坐标绘图semilogx：用半对数坐标（X）绘图fill：绘制二维多边填充图形polar：绘极坐标图bar：画条形图stem：画离散序列数据图stairs：画阶梯图errorbar：画误差条形图hist：画直方图 fplot：画函数图text：文本注释grid：对二维三维图形加格栅绘制单根二维曲线：plot函数，基本调用格式为：plot(x,y)其中x和y为长度相同的向量，分别用于存储x坐标和y坐标数据。
例如：在0≤x≤2?区间内，绘制曲线y=2e-0.5xcos(4πx)程序如下：x=0:pi/100:2*pi;y=2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x);plot(x,y)plot函数最简单的调用格式是只包含一个输入参数：plot(x)在这种情况下，当x是实向量时，以该向量元素的下标为横坐标，元素值为纵坐标画出一条连续曲线，这实际上是绘制折线图。
p=[22,60,88,95,56,23,9,10,14,81,56,23];plot(p)绘制多根二维曲线：例如：用不同标度在同一坐标内绘制曲线y1=0.2e-0.5xcos(4πx) 和y2=2e-0.5xcos(πx)。
程序如下：x=0:pi/100:2*pi;y1=0.2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x);y2=2*exp(-0.5*x).*cos(pi*x);plotyy(x,y1,x,y2);图形保持:hold on/off命令控制是保持原有图形还是刷新原有图形，不带参数的hold命令在两种状态之间进行切换。
MATLAB神经网络训练结果各参数解释
MATLAB神经⽹络训练结果各参数解释
最上⾯的图形显⽰的是神经⽹络的结构图，可知有⼀个隐层⼀个输出层
第⼆部分显⽰的是训练算法，这⾥为学习率⾃适应的梯度下降BP算法；误差指标为MSE
第三部分显⽰训练进度：
Epoch：训练次数；在其右边显⽰的是最⼤的训练次数，可以设定，上⾯例⼦中设为300；⽽进度条中显⽰的是实际训练的次数，上⾯例⼦中实际训练次数为146次。
Time：训练时间，也就是本次训练中，使⽤的时间
Performance：性能指；本例⼦中为均⽅误差(mse)的最⼤值。
精度条中显⽰的是当前的均⽅误差；进度条右边显⽰的是设定的均⽅误差(如果当前的均⽅误差⼩于设定值，则停⽌训练)，这个指标可以⽤⽤.trainParam.goal参数设定。
Gradiengt：梯度；进度条中显⽰的当前的梯度值，其右边显⽰的是设定的梯度值。
如果当前的梯度值达到了设定值，则停⽌训练。
validation check为泛化能⼒检查（若连续6次训练误差不降反升，则强⾏结束训练）
第四部分为作图。
分别点击三个按钮能看到误差变化曲线，分别⽤于绘制当前神经⽹络的性能图，训练状态和回归分析。
MATLAB神经网络之各函数介绍
绘制三维图形clear all;[x,y]=meshgrid(-8:0.1:8);z=sinc(x);mesh(x,y,z); 效果图如下set(gcf,'color','w'); 设置图形窗口背景为白色修改z的赋值clear all;[x,y]=meshgrid(-10:0.3:10);r=sqrt(x.^2+y.^2)+eps;z=sin(r)./r;mesh(x,y,z)初始化函数clear all;net=newp([0,1;-2,2],1);disp('³õʼ»¯Ö®Ç°µÄȨֵÊÇ£º ')w1=net.iw{1,1}disp('³õʼ»¯Ö®Ç°µÄ·§ÖµÎª')b1=net.b{1}net.iw{1,1}=[5,6];disp('¡£¡£¡£È¨ÖµÎª')w2=net.iw{1,1}net.b{1}=7;disp('·§ÖµÎª')b2=net.b{1}net=init(net); 利用网络初始化复原网络权值和阀值w3=net.iw{1,1}b3=net.b{1}例子：利用init函数将网络输入的权值与阀值改变为随机数>> clear all;net=newp([0,1;-2,2],1);net.inputweights{1,1}.initFcn='rands';net.biases{1}.initFcn='rands';net=init(net); 检验权值和阀值w=net.iw{1,1}b=net.b{1}w =0.8116 -0.7460b =0.6294>>plotpv函数：用于在坐标中绘制给定的样本点及其类别plotpc函数：用于绘制感知器分界线clear all;p=[-0.5,-0.5,0.3,-0.1,-0.8;-0.5,0.5,-0.5,1.0,0.0];t=[1,1,0,0,0];plotpv(p,t); 绘制样本节点net=newp([-40,1;-1,50],1);hold onlinehandles=plotpc(net.IW{1},net.b{1});net.adaptParam.passes=3;linehandle=plotpc(net.IW{1},net.b{1});for a=1:25[net,y,e]=adapt(net,p,t);linehandle=plotpc(net.iw{1},net.b{1},linehandle); drawnow;endtitle('the kind of xiangliang')在matlab中提供了sim函数，对于神经网络进行仿真，格式：[y,pf,af,perf]=sim(net,p,pi,ai,t)[y,pf,af]=sim(net,{q ts},pi,ai)设计一个输入为二维向量的感知器网络，其边界值已定。
MATLAB神经网络工具箱中的函数属性及其参数定义-文档资料20页文档
45、法律的制定是为了保证每一个人 自由发 挥自己 的才能 ，而不 是为了 束缚他 的才能 。—— 罗伯斯 庇尔
谢谢
11、越是没有本领的就越加自命不凡。——邓拓 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。——爱尔兰 13、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·F·斯特利
MATLAB神经网络工具箱中 的函犯 罪的法 律，而 是针对 疯狂的 法律。 ——马 克·吐温
42、法律的力量应当跟随着公民，就 像影子 跟随着 身体一 样。— —贝卡 利亚
43、法律和制度必须跟上人类思想进 步。— —杰弗 逊
44、人类受制于法律，法律受制于情 理。— —托·富 勒
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神经网络MATLAB7函数解释1．网络总体结构网络总体结构包括以下属性：(1)numInputs：该属性定义了神经网络的输入个数，属性值可以是0或正整数。
需要注意的是，该属性定义了网络输入矢量的总个数，而不是单个输入矢量的维数。
(2)numLayers：该属性定义了神经网络的层数，其属性值可以是0或正整数。
(3)biasConnect：该属性定义了神经网络的每层是否具有阈值，其属性值为N×1维的布尔量矩阵，其中N为网络的层数(net.numLayers)。
net.biasConnect(i)为1，表示第i层上的神经元具有阈值，为0则表示该层没有阈值.(4)inputConnect：该属性定义了神经网络的输入层，其属性值为N×Ni维的布尔量矩阵，其中N为网络的层数，Ni为网络的输入个数(net.numInputs)。
net.inputConnect(i,j)为1，表示第i层上的每个神经元都要接收网络的第j个输入矢量，为0则表示不接收该输入。
(5)layerConnect：该属性定义了网络各层的连接情况，其属性值为N×N 维的布尔量矩阵，其中N为网络的层数。
yerConnect(i,j)为1，表示第i层与第j层上的神经元相连，为0则表示它们不相连。
(6)outputConnect：该属性定义了神经网络的输出层，其属性值为1×N维的布尔量矩阵，其中N为网络的层数。
net.outputConnect(i)为1，表示第i 层神经元将产生网络的输出，为0则表示该层不产生输出。
(7)targetConnect：该属性定义了神经网络的目标层，即网络哪些层的输出具有目标矢量。
其属性值为1×N维的布尔量矩阵，其中N为网络的层数。
net.targetConnect(i)为1，表示第i层神经元产生的输出具有目标矢量，为0则表示该层输出不具有目标矢量。
(8)numOutputs：该属性定义了神经网络输出矢量的个数，属性值为只读变量，其数值为网络中输出层的总数(sum(net.outputConnect))。
(9)numTargets：该属性定义了网络目标矢量的个数，属性值为只读变量，其数值为网络中目标层的总数(sum(net.targetConnect))。
(10)numInputDelays：该属性定义了神经网络的输入延迟，属性值为只读变量，其数值为网络各输入层输入延迟拍数(net.inputWeights{i,j}.delays)中的最大值。
(11)numLayerDelays：该属性定义了神经网络的层输出延迟，属性值为只读变量，其数值为各层的神经元之间连接延迟拍数(yerWeights{i,j}.delays)中的最大值。
2．子对象结构子对象结构包括以下属性：(1)inputs：该属性定义了神经网络每个输入的属性，其属性值为Ni×1维的单元数组，其中Ni为网络输入的个数。
(2)layers：该属性定义了神经网络每层神经元的属性，其属性值为N×1维的单元数组，其中N为网络的层数。
(3)outputs：该属性定义了神经网络每个输出的属性，其属性值为N×1维的单元数组，其中N为网络的层数。
(4)targets：该属性定义了每层神经网络目标矢量的属性，其属性值为N×1维的单元数组，其中N为网络的层数。
(5)biases：该属性定义了每层神经网络阈值的属性，其属性值为N×1维的单元数组，其中N为网络的层数。
(6)inputWeights：该属性定义了神经网络每组输入权值的属性，其属性值为N×Ni维的单元数组，其中N为网络的层数，Ni为网络的输入个数。
(7)layerWeights：该属性包括了神经网络各层神经元之间网络权值的属性，其属性值为N×N维的单元数组，其中N为网络的层数。
3．函数神经网络对象的函数包括以下属性：(1)adaptFcn：该属性定义了网络的自适应调整函数，其属性值为表示自适应函数名称的字符串。
(2)initFcn：该属性定义了网络的初始化函数，其属性值为表示网络初始化函数名称的字符串。
(3)performFcn：该属性定义了衡量网络输出误差的性能函数，其属性值为表示性能函数名称的字符串。
(4)trainFcn：该属性定义了网络的训练函数，其属性值为表示训练函数名称的字符串。
4．函数参数神经网络对象的函数参数包括以下属性：(1)adaptParam：该属性定义了网络当前自适应函数的各参数，其属性值为各参数构成的结构体。
(2)initParam：该属性定义了网络当前初始化函数的各参数，其属性值为各参数构成的结构体。
(3)performParam：该属性定义了网络当前性能函数的各参数，其属性值为各参数构成的结构体。
(4)trainParam：该属性定义了网络当前训练函数的各参数，其属性值为各参数构成的结构体。
5．权值和阈值神经网络对象的权值和阈值包括以下属性：(1)IW：该属性定义了网络输入和各输入层神经元之间的网络权值，属性值为N×Ni维的单元数组，其中，N为网络的层数，Ni为网络的输入个数。
如果net.inputConnect(i,j)为1，即第i层上的各神经元接收网络的第j个输入，那么在单元net.IW{i,j}中将存储它们之间的网络权值矩阵，该矩阵的行数为第i层神经元的个数(yers{i}.size)，列数为第j个输入的维数(net.inputs{j}.size)与输入延迟拍数(net.inputWeights{i,j}.delays)的乘积。
(2)LW：该属性定义了各层神经元之间的网络权值，其属性值为N×N维的单元数组，其中N为网络的层数。
如果yerConnect(i,j)为1，即第i层与第j层上的神经元相连，那么在单元net.LW{i,j}中将存储它们之间的网络权值矩阵，该矩阵的行数为第i层上神经元的个数(yers{i}.size)，列数为第j层神经元的个数(yers{j}.size)与层输入延迟拍数(yerWeights{i,j}.delays)的乘积。
(3)b：该属性定义了各层神经元的阈值，其属性值为1×N维的单元数组，其中N为网络的层数。
如果net.biasConnect(i)为1，即第i层的神经元具有阈值，那么单元net.b{i}中将存储该层的阈值矢量，矢量维数和第i层的神经元个数(yers{j}.size)相等。
6．其他数据userdata属性用于存储用户信息。
2神经网络的细节结构（子对象属性）将详细介绍网络输入、网络层、输出、目标、权值和阈值等子对象的属性。
1．输入(inputs)网络输入net.inputs为Ni×1维的单元数组，其中net.inputs{i}中存储了网络第i个输入的信息。
网络的每个输入具有以下属性：(1)size：该属性定义了输入矢量的维数，其属性值可以为0或正整数。
(2)range：该属性定义了输入矢量的取值范围，其属性值为Ri×2维的矩阵，Ri为输入矢量的维数(net.inputs{i}.size)，该矩阵中的每一行表示输入矢量中各维元素可取的最小值和最大值。
(3)userdata：该属性用于存储用户信息。
2．层(layers)网络各层yers为N×1维的单元数组，其中yers{i}中存储了网络第i层的信息。
网络的每一层具有以下属性：(1)size：该属性定义了每层神经元的个数，其属性值可以为0或正整数。
(2)dimensions：该属性定义了每层神经元在多维空间中排列时各维的维数，其属性值为一个行矢量，该矢量中各元素的乘积等于该层神经元的个数(yers{i}.size)。
该属性对于自组织映射网络十分重要。
(3)topologyFcn：该属性定义了每层神经元在多维空间中分布的拓扑函数，其属性值为表示拓扑函数名称的字符串。
(4)positions：该属性定义了每层网络中各神经元的位置坐标，属性值为只读变量，其值由拓扑函数(yers{i}.topologyFcn)和神经元在各维分布的维数(yers{i}.dimensions)来确定。
(5)distanceFcn：该属性定义了每层神经元间距的计算函数，其属性值为表示距离函数名称的字符串。
(6)distances：该属性定义了每层网络中各神经元之间的距离，属性值为只读变量，其数值由神经元的位置坐标(yers{i}.positions)和距离函数(yers{i}.distanceFcn)来确定。
(7)initFcn：该属性定义了每层神经元的初始化函数，其属性值为表示初始化函数名称的字符串。
(8)netInputFcn：该属性定义了每层神经元的输入函数，其属性值为表示输入函数名称的字符串。
该函数确定了网络每层的加权输入以何种方式和阈值组合在一起以形成神经元传递函数的输入。
(9)transferFcn：该属性定义了每层神经元的传递函数，其属性值为表示传递函数名称的字符串。
(10)userdata：该属性用于存储用户信息。
3．输出(outputs)网络输出net.outputs为N×1维的单元数组，如果第i层产生网络的一个输出，那么在net.outputs{i}中将存储该输出量的信息。
网络的每一个输出都具有以下属性：(1)size：该属性定义了每一个网络输出的维数，属性值为只读变量，其数值等于该输出层中神经元的个数(yers{i}.size)。
(2)userdata：该属性用于存储用户信息4．目标(targets)目标net.targets为N×1维的单元数组，如果第i层具有网络的一个目标矢量，那么在net.targets{i}中将存储该目标矢量的信息。
网络的每一个目标矢量都具有以下属性：(1)size：该属性定义了每一个神经网络目标矢量的维数，属性值为只读变量，其数值等于第i层中神经元的个数(yers{i}.size)。
(2)userdata：该属性用于存储用户信息。
5．阈值(biases)阈值net.biases为N×1维的单元数组，第i个单元net.biases{i}中存储了第i层神经元的阈值信息。
网络中每一层神经元的阈值都具有以下属性：(1)initFcn：该属性定义了阈值的初始化函数，其属性值为表示阈值初始化函数名称的字符串。
(2)learn：该属性定义了阈值在训练过程中是否进行调整，其属性值为0或1。
(3)learnFcn：该属性定义了阈值的学习函数，其属性值为表示阈值学习函数名称的字符串。
(4)learnParam：该属性定义了阈值学习函数的参数，其属性值为各参数构成的结构体。