MATLAB神经网络工具箱中的函数属性及其参数定义
Matlab工具箱中地BP与RBF函数
Matlab工具箱中的BP与RBF函数Matlab神经网络工具箱中的函数非常丰富，给网络设置适宜的属性，可以加快网络的学习速度，缩短网络的学习进程。
限于篇幅，仅对本章所用到的函数进展介绍，其它的函数与其用法请读者参考联机文档和帮助。
1 BP与RBF网络创建函数在Matlab工具箱中有如表1所示的创建网络的函数，作为示例，这里只介绍函数newff、newcf、newrb和newrbe。
表 1 神经网络创建函数(1) newff函数功能：创建一个前馈BP神经网络。
调用格式：net = newff(PR,[S1S2...S Nl],{TF1 TF2...TF Nl},BTF,BLF,PF)参数说明：•PR - R个输入的最小、最大值构成的R×2矩阵；•S i–S NI层网络第i层的神经元个数；•TF i - 第i层的传递函数，可以是任意可导函数，默认为 'tansig'，可设置为logsig，purelin等；•BTF -反向传播网络训练函数，默认为 'trainlm'，可设置为trainbfg，trainrp，traingd等；•BLF -反向传播权值、阈值学习函数，默认为 'learngdm'；•PF -功能函数，默认为'mse'；(2) newcf函数功能：创建一个N层的层叠(cascade)BP网络调用格式：net = newcf(Pr,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF)参数同函数newff。
(3) newrb函数功能：创建一个径向基神经网络。
径向基网络可以用来对一个函数进展逼近。
newrb函数用来创建一个径向基网络，它可以是两参数网络，也可以是四参数网络。
在网络的隐层添加神经元，直到网络满足指定的均方误差要求。
调用格式：net = newrb(P,T,GOAL,SPREAD)参数说明：•P：Q个输入向量构成的R×Q矩阵；•T：Q个期望输出向量构成的S×Q矩阵；•GOAL：均方误差要求，默认为0。
matlab myneuralnetworkfunction整理成公式
matlab myneuralnetworkfunction整理成公式【原创实用版】目录1.MATLAB 与神经网络简介2.MATLAB 中的神经网络函数3.将 MATLAB 神经网络函数整理成公式正文1.MATLAB 与神经网络简介MATLAB 是一款广泛应用于科学计算、数据分析和可视化的编程语言。
在机器学习和深度学习领域，神经网络是一种重要的算法。
MATLAB 为神经网络的构建、训练和模拟提供了丰富的函数和工具箱。
2.MATLAB 中的神经网络函数在 MATLAB 中，我们可以使用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）中的函数来构建、训练和模拟神经网络。
常用的神经网络函数有：- create：创建神经网络对象- train：训练神经网络- simulate：模拟神经网络- 网络结构参数设置：如输入层神经元个数、隐藏层神经元个数等- 激活函数：如 sigmoid、tanh 等- 学习算法：如梯度下降、牛顿法等3.将 MATLAB 神经网络函数整理成公式为了方便理解和使用神经网络，我们可以将 MATLAB 神经网络函数整理成公式。
以一个简单的前馈神经网络为例：假设输入层神经元个数为 n，隐藏层神经元个数为 h，输出层神经元个数为 m，激活函数为 f(x)，学习算法为梯度下降法，则可以得到以下公式：- 输入层到隐藏层：隐藏层神经元的输出值为输入层各神经元输出值的加权和，再经过激活函数 f(x) 处理，即：z_i = ∑w_ij * x_j + b_i，其中 w_ij 为权重，b_i 为偏置。
- 隐藏层到输出层：输出层神经元的输出值为隐藏层各神经元输出值的加权和，再经过激活函数 f(x) 处理，即：y_j = ∑w_hj * z_i + b_j，其中 w_hj 为权重，b_j 为偏置。
- 学习算法：权重 w 和偏置 b 的更新公式为：w_ij = w_ij - α * (z_i - y_j) * x_j，b_i = b_i - α * (z_i - y_j)，其中α为学习率。
Matlab里的神经网络参数设置
Matlab里的神经网络参数设置Matlab里的神经网络参数设置训练函数训练方法traingd 梯度下降法traingdm 有动量的梯度下降法traingda 自适应lr梯度下降法traingdx 自适应lr动量梯度下降法trainrp 弹性梯度下降法traincgf Fletcher-Reeves共轭梯度法traincgp Ploak-Ribiere共轭梯度法traincgb Powell-Beale共轭梯度法trainscg 量化共轭梯度法trainbfg 拟牛顿算法trainoss 一步正割算法trainlm Levenberg-Marquardt传递函数名：函数名函数解释compet 竞争型传递函数hardlim 阈值型传递函数hardlims 对称阈值型传输函数logsig S型传输函数poslin 正线性传输函数purelin 线性传输函数radbas 径向基传输函数satlin 饱和线性传输函数satlins 饱和对称线性传输函数softmax 柔性最大值传输函数tansig 双曲正切S型传输函数tribas 三角形径向基传输函数训练设置：参数名称解释适用方法net.trainParam.epochs 最大训练次数（缺省为10）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.goal 训练要求精度（缺省为0）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.lr 学习率（缺省为0.01） traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.max_fail 最大失败次数（缺省为5）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.min_grad 最小梯度要求（缺省为1e-10）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm net.trainParam.show 显示训练迭代过程（NaN表示不显示，缺省为25）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.time 最大训练时间（缺省为inf）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.mc 动量因子（缺省0.9） traingdm、traingdx net.trainParam.lr_inc 学习率lr增长比（缺省为1.05） traingda、traingdxnet.trainParam.lr_dec 学习率lr下降比（缺省为0.7）traingda、traingdxnet.trainParam.max_perf_inc 表现函数增加最大比（缺省为1.04） traingda、traingdxnet.trainParam.delt_inc 权值变化增加量（缺省为1.2） trainrp net.trainParam.delt_dec 权值变化减小量（缺省为0.5） trainrp net.trainParam.delt0 初始权值变化（缺省为0.07） trainrpnet.trainParam.deltamax 权值变化最大值（缺省为50.0）trainrpnet.trainParam.searchFcn 一维线性搜索方法（缺省为srchcha）traincgf、traincgp、traincgb、trainbfg、trainossnet.trainParam.sigma 因为二次求导对权值调整的影响参数（缺省值5.0e-5） trainscg/doc/9f16135255.html,mbda Hessian 矩阵不确定性调节参数（缺省为5.0e-7） trainscgnet.trainParam.men_reduc 控制计算机内存/速度的参量，内存较大设为1，否则设为2（缺省为1） trainlmnet.trainParam.mu 的初始值（缺省为0.001） trainlmnet.trainParam.mu_dec 的减小率（缺省为0.1） trainlmnet.trainParam.mu_inc 的增长率（缺省为10） trainlmnet.trainParam.mu_max 的最大值（缺省为1e10）。
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神经网络工具箱简介
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logsigBTF：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中的神经网络工具箱介绍与使用
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。
三、神经网络的应用案例神经网络在许多领域都有广泛的应用，下面以图像分类为例，介绍如何使用神经网络工具箱来训练一个图像分类器。
首先，我们需要准备训练数据和测试数据。
训练数据通常包含一组已经标记好的图像和相应的标签。
为了方便处理，我们可以将图像转化为一维向量，并将标签转化为二进制编码。
MATLAB神经网络训练参数解释
MATLAB神经网络训练参数解释
MATLAB中的神经网络训练参数是针对通用反向传播算法而言的。
这
种算法是用来训练神经网络的基本算法，它是持续改善网络输出的结果，
以实现基于训练数据的最佳准确性。
MATLAB中的神经网络训练参数可以
提高网络的收敛速度，减少训练时间，并获得最佳性能。
神经网络训练参数包括：学习率、衰减系数、动量、网络反馈延迟、
网络拟合度、权重初始化、训练最大次数、隐藏层单元数以及最小残差等。
学习率是指神经网络的学习速度，它决定了神经网络训练时权重如何
更新。
其值越大，更新步骤越大，但同时也会增加训练的风险，容易导致
网络过拟合和网络收敛速度减慢。
衰减系数是指学习率在训练过程中的减少情况。
一般来说，随着训练
次数增加，学习率也会随之减少，以避免网络过拟合，因此需要设置衰减
系数来控制学习率。
动量是指在学习过程中梯度下降的速度，动量可以提高学习效率，以
便更快地拟合训练数据，并且可以有效降低震荡现象的发生。
网络反馈延迟是指在网络中的输入、输出和控制回路的延迟时间。
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
Matlab工具箱中的BP与RBF函数要点
Matlab工具箱中的BP与RBF函数Matlab神经网络工具箱中的函数非常丰富，给网络设置合适的属性，可以加快网络的学习速度，缩短网络的学习进程。
限于篇幅，仅对本章所用到的函数进行介绍，其它的函数及其用法请读者参考联机文档和帮助。
1 BP与RBF网络创建函数在Matlab工具箱中有如表1所示的创建网络的函数，作为示例，这里只介绍函数newff、newcf、newrb和newrbe。
表 1 神经网络创建函数(1) newff函数功能：创建一个前馈BP神经网络。
调用格式：net = newff(PR,[S1 S2...S Nl],{TF1 TF2...TF Nl},BTF,BLF,PF) 参数说明：•PR - R个输入的最小、最大值构成的R×2矩阵；•S i–S NI层网络第i层的神经元个数；•TF i - 第i层的传递函数，可以是任意可导函数，默认为'tansig'，可设置为logsig，purelin等；•BTF -反向传播网络训练函数，默认为'trainlm'，可设置为trainbfg，trainrp，traingd等；•BLF -反向传播权值、阈值学习函数，默认为'learngdm'；•PF -功能函数，默认为'mse'；(2) newcf函数功能：创建一个N层的层叠(cascade)BP网络调用格式：net = newcf(Pr,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) 参数同函数newff。
(3) newrb函数功能：创建一个径向基神经网络。
径向基网络可以用来对一个函数进行逼近。
newrb函数用来创建一个径向基网络，它可以是两参数网络，也可以是四参数网络。
在网络的隐层添加神经元，直到网络满足指定的均方误差要求。
调用格式：net = newrb(P,T,GOAL,SPREAD)参数说明：•P：Q个输入向量构成的R×Q矩阵；•T：Q个期望输出向量构成的S×Q矩阵；•GOAL：均方误差要求，默认为0。
Matlab神经网络工具箱介绍(Neural Network Toolbox)
2020/5/6
10
• <step.3>建立网络
• Network/Data
Manager窗口中New… 打开Create Network or Data，如右图。
• Name：定义网络名为 network1
• 选择Input/Target Data,设置训练函数等参 数。
• View：查看模型
2020/5/6
f ( p)
Forecasting error xn1 t '
2020/5/6
6
• <step.1>数据构造与预处理 •
2020/5/6
7
• <step.2>训练数据导入nntool
• 根据数据的多少，数据文件的格式等获取样本 数据的方法有：
• 1）直接输入数据：通过采用元素列表方式输 入。适用于样本数目较少时。New…按钮
2020/5/6
21
总结
需要注意的是,源文件名及路径名不能是汉 字,否则导致读取文件失败。
本部分介绍了MATLAB 神经网络工具箱的 图形用户界面,为尚不熟悉以MATLAB 编程进 行神经网络设计与仿真的用户提供了一个非常 好的交互式图形界,使得神经网络的设计和仿真 变得轻而易举。
2020/5/6
22
单击Simulate Network按钮,则在Network/ Data Manager窗口的Outputs和Errors区域分 别显示出相应的仿真结果，选中变量名,单击该 窗口的Open按钮,弹出数据窗口,在该窗口可以 查看仿真结果的具体数据,如图 所示。
2020/5/6
19
• <step.6>结果Export和Save
matlab lstm 参数 理解
matlab lstm 参数理解
LSTM（长短期记忆）是一种循环神经网络（RNN）的变体，
特别适用于处理和预测时间序列数据。
在Matlab中，可以使
用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）中的函数和类
来实现LSTM模型。
LSTM模型的参数包括：
1. 输入维度（InputSize）：输入数据的特征维度。
2. LSTM单元数量（NumHiddenUnits）：LSTM层中的神经元
数量。
3. 输出维度（OutputSize）：输出数据的维度。
4. 循环模式（RecurrentMode）：LSTM层的循环连接模式，
可以是'full'（完全连接）、'last'（只连接最后一层）或者
'sequence'（连接所有层）。
5. 错误函数（ErrorFunction）：评估模型性能的损失函数，常
见的有均方误差（mse）和交叉熵（crossentropy）等。
6. 迭代次数（MaxEpochs）：训练的最大迭代次数。
7. 学习率（LearningRate）：控制模型参数更新速度的学习率。
8. 正则化（Regularization）：用于控制过拟合的正则化方法，如L1、L2正则化等。
9. 优化算法（Optimizer）：用于优化模型参数的算法，如随
机梯度下降（SGD）或Adam等。
10. mini-batch大小（MiniBatchSize）：每次迭代使用的训练
样本数量。
理解这些参数可以帮助你根据具体的问题和数据特点来选择和调整LSTM模型，在训练过程中获得更好的性能和效果。
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。
第2章MATLAB神经网络工具箱函数
10
5. 网络自适应训练函数adapt( ) 另一种通用的训练函数是自适应函数adapt( )。自适应
函数在每一个输入时间阶段更新网络时仿真网络，而这 在进行下一个输入的仿真前完成，其调用格式为：
[net,Y,E,Xf,Af,tr]= adapt(NET,X,T,Xi,Ai)
b=[0;-1];q=3;
%权值向量和一致化所需要的长度
Z=concur(b,q)
%计算一致化了的矩阵
X1=netsum(Z1,Z2),X2=netprod(Z1,Z2) %计算向量的和与积
结果显示：
Z= 0 0 0
-1 -1 -1
X1 = 0 4 6
-2 -2 2
X2 = -1 4 8
-15 -24 1
1 -1 -1 1 11
20
例2-2 建立一个感知机网络，使其能够完成“或”的 功能。 解 为了完成“或”函数，建立一个两输入、单输出 的一个单层感知机网络。 设输入向量为：X=[0 0 1 1;0 1 0 1]，
目标向量为：T=[0 1 1 1]。 激活函数取硬限幅传输函数。
根据感知机学习算法的计算步骤，利用MATLAB 的神经网络工具箱的有关函数编写的程序如下。
14
2.1.2 感知机神经网络工具箱函数
MATLAB神经网络工具箱中提供了大量的与 感知机相关的的函数。在MATLAB工作空间的命 令行键入“help percept”，便可得到与感知机 (Perceptron)相关的函数，进一步利用help命令又能 得到相关函数的详细介绍。表2-2列出了这些函数 的名称和基本功能。
如果T只含一元矢量，目标0的输入矢量画为 “o”； 目标1的输入矢量画为“+”； 如果T含二元 矢量，则输入矢量对应如下：[0 0]用“o”；[0 1]用 “+”；[1 0]用“*”；[1 1]用“”。例
第9章-MATLAB神经网络工具箱函数
随着MATLAB软件的版本提高，其对应的神 经网络工具箱的内容越来越丰富，它包括了很多现 有的神经网络的新成果，涉及的网络模型有，感知 机网络、线性神经网络、BP神经网络、径向基神经 网络、自组织神经网络、学习向量量化神经网络、 Elman神经网络、Hopfield神经网络、自适应滤波 和控制系统网络等。
大家好
1
MATLAB神经网络 工具箱函数
1.1 MATLAB神经网络工具箱函数 1.2 MATLAB神经网络工具箱的图形用户界面
2
利用神经网络能解决许多用传统方法无法解 决的问题。神经网络在很多领域中都有应用，以 实现各种复杂的功能。这些领域包括商业及经济 估算、自动检测和监视、计算机视觉、语音处理、 机器人及自动控制、优化问题、航空航天、银行 金融业、工业生产等。而神经网络是一门发展很 快的学科，其应用领域也会随着其发展有更大的 拓宽。
Z=concur(b,q) 式中，b为N1维的权值向量；q为要达到一致化所需要 的长度；Z为一个已经一致化了的矩阵。
14
例1-1 利用netsum( )函数和netprod( )函数，对两个加权
输入向量Z1和Z2进行相加和相乘。
解 MATLAB的程序如下。
Z1=[1 2 4;3 4 1];Z2=[-1 2 2;-5 -6 1]; %提供两个加权输入向量
a=hardlim(N)
或
a=hardlim(Z,b)
a=hardlim(P) 函数hardlim(N)在给定网络的输入矢量矩阵N时，返回 该层的输出矢量矩阵a。当N中的元素大于等于零时， 返回的值为1，否则为0。函数hardlim(Z,b)用于矢量是 成批处理且偏差存在的情况下，此时的偏差b和加权 输入矩阵Z是分开传输的。偏差矢量b加到Z中的每个 矢量中形成网络输入矩阵。
第2章MATLAB神经网络工具箱函数
表2-1 神经网络的通用函数和功能
函数名
功能
init( )
初始化一个神经网络
initlay( ) 层-层结构神经网络的初始化函数
initwb( ) 神经网络某一层的权值和偏值初始化函数
initzero( ) 将权值设置为零的初始化函数
train( )
神经网络训练函数
adapt( )
神经网络自适应训练函数
b=[0;-1];q=3;
%权值向量和一致化所需要的长度
Z=concur(b,q)
%计算一致化了的矩阵
X1=netsum(Z1,Z2),X2=netprod(Z1,Z2) %计算向量的和与积
结果显示：
Z= 0 0 0
-1 -1 -1
X1 = 0 4 6
-2 -2 2
X2 = -1 4 8
-15 -24 1
11
7. 权值点积函数dotprod( ) 网络输入向量与权值的点积可得到加权输入。函数
dotprod ( )的调用格式为： Z=dotprod (W,X)
式中，W为SR维的权值矩阵；X为Q组R维的输入向量； Z为Q组S维的W与X 的点积。 8. 网络输入的和函数netsum( )
网络输入的和函数是通过某一层的加权输入和偏值相 加作为该层的输入。调用格式：
第2章 MATLAB神经网络 工具箱函数
2.1 MATLAB神经网络工具箱函数 2.2 MATLAB神经网络工具箱的图形用户界面
1
利用神经网络能解决许多用传统方法无法解 决的问题。神经网络在很多领域中都有应用，以 实现各种复杂的功能。这些领域包括商业及经济 估算、自动检测和监视、计算机视觉、语音处理、 机器人及自动控制、优化问题、航空航天、银行 金融业、工业生产等。而神经网络是一门发展很 快的学科，其应用领域也会随着其发展有更大的 拓宽。
第2章MATLAB神经网络工具箱函数
13
例2-1 利用netsum( )函数和netprod( )函数，对两个加权
输入向量Z1和Z2进行相加和相乘。
解 MATLAB的程序如下。
Z1=[1 2 4;3 4 1];Z2=[-1 2 2;-5 -6 1]; %提供两个加权输入向量
神经网络的NET某一层i的权值和偏值进行初始化修 正，该网络对每层的权值和偏值是按照设定的每层 的初始化函数来进行修正的。其调用格式为：
net=initwb(NET,i) 4. 神经网络训练函数train( )
利用train( ) 函数可以训练一个神经网络。网络训练 函数是一种通用的学习函数，训练函数重复地把一组 输入向量应用到一个网络上，每次都更新网络，直到 达到了某种准则。停止准则可能是最大的学习步神经网络仿真函数
dotprod( ) 权值点积函数
normprod( ) 规范点积权值函数
netsum( ) 输入求和函数
netprod( ) 网络输入的积函数
concur( ) 结构一致函数
8
1. 初始化神经网络函数init( ) 利用初始化神经网络函数init( )可以对一个已存
在的神经网络进行初始化修正，该网络的权值和 偏值是按照网络初始化函数来进行修正的。其调 用格式为：
如果T只含一元矢量，目标0的输入矢量画为 “o”； 目标1的输入矢量画为“+”； 如果T含二元 矢量，则输入矢量对应如下：[0 0]用“o”；[0 1]用 “+”；[1 0]用“*”；[1 1]用“”。例
23
>>X=[-0.5,-0.5,0.3,-0.1,0.2,0.0,0.6,0.8; -0.5,0.5,-0.5,1.0,0.5,-0.9,0.8,-0.6];
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
3.2 MATLAB神经网络工具箱中的网 络对象属性
2．函数属性-函数属性定义了一个网络在进行权值/阈值
3.2 MATLAB神经网络工具箱中的网
络对象属性
3．参数属性 （１）adaptParam属性：net.adaptParam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属性：net.initParam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。
3.3 MATLAB神经网络工具箱中的网
络子对象属性
2．网络层 （１）dimensions属性：yers{i}.dimensions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)。 （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。
个网络输入函数，以给定的权值和阈值计算第 层网
络的输入。
i
（６）positions属性（只读）：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。
练时采用
调整、初始化、误差性能计算或训
的算法。
（１）adaptFcn属性：net.adaptFcn属性定义了网络进行权值 /阈值自适应调整时所采用的函数，它可以被设置为任意 一个进行权值/阈值调整的函数名，包括trains函数。
（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
（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。
（３）userdata属性：net.input{i}.userdata和nRet.2userdata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。
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N 性R ：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N的 N阈值向量结构。其
数目（yers{i}.size）。
i
（２）userdata属性：net.outputs{i}.userdata，该属性为用户
提供了增加关于第 层网络输出向量的用户信息的地
方，它预先只定义一个字段i ，其值为一提示信息。
3.2 MATLAB神经网络工具箱中的网络对 象属性
（１０）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))。
（１１）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。
数，其属性值为表示性能函数名称的字符串。
3.2 MATLAB神经网络工具箱中的网 络对象属性
（３）trainFcn属性：net.trainFcn属性定义了网络用于训练网 络性能所采用的函数，其属性值为表示训练函数名称的字 符串。
（４）initFcn属性：net.adaptFcn属性定义了网络初始化权值 /阈值向量所采用的函数其属性值为表示网络初始化函数 名称的字符串。包括层—层结构的初始化函数initlay，层 初始化函数initnw,initwb。
（７）size属性：yers{i}.size，该属性定零或正整数。 i
3.3 MATLAB神经网络工具箱中的网 络子对象属性
3．输出向量
（１）size属性：net.outputs{i}.size，该属性定义了第层网络
输出向量中元素的个数，其值为第 层网络神经元的
值为
的细胞矩阵。
N 1
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。
3.3 MATLAB神经网络工具箱中的网 络子对象属性
（４）initFcn属性：yers{i}.initFcn，如果网络初始化函 数（net.initFcn）设置为initlay，则该属性定义为 第
层网络的初始化函数。
（５）neti InputFcn属性：yers{i}.netInputFcn属性定义一
（３）performParam属性：net.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属性：net.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。
3.2 MATLAB神经网络工具箱中的网 络对象属性