MATLAB人工神经网络函数表
matlab通用神经网络代码,matlab通用神经网络代码
matlab通⽤神经⽹络代码,matlab通⽤神经⽹络代码%通⽤感应器神经⽹络。
P=[-0.5 -0.5 0.3 -0.1 -40;-0.5 0.5 -0.5 1 50];%输⼊向量T=[1 1 0 0 1];%期望输出plotpv(P,T);%描绘输⼊点图像net=newp([-40 1;-1 50],1);%⽣成⽹络，其中参数分别为输⼊向量的范围和神经元感应器数量hold onlinehandle=plotpc(net.iw{1},net.b{1});net.adaptparam.passes=3;for a=1:25%训练次数[net,Y,E]=adapt(net,P,T);linehandle=plotpc(net.iw{1},net.b{1},linehandle);drawnow;end%通⽤newlin程序%通⽤线性⽹络进⾏预测time=0:0.025:5;T=sin(time*4*pi);Q=length(T);P=zeros(5,Q);%P中存储信号T的前5(可变，根据需要⽽定)次值，作为⽹络输⼊。
P(1,2:Q)=T(1,1:(Q-1));P(2,3:Q)=T(1,1:(Q-2));P(3,4:Q)=T(1,1:(Q-3));P(4,5:Q)=T(1,1:(Q-4));P(5,6:Q)=T(1,1:(Q-5));plot(time,T)%绘制信号T曲线xlabel('时间');ylabel('⽬标信号');title('待预测信号');net=newlind(P,T);%根据输⼊和期望输出直接⽣成线性⽹络a=sim(net,P);%⽹络测试figure(2)plot(time,a,time,T,'+')xlabel('时间');ylabel('输出-⽬标+');title('输出信号和⽬标信号');e=T-a;figure(3)plot(time,e)hold onplot([min(time) max(time)],[0 0],'r:')%可⽤plot(x,zeros(size(x)),'r:')代替hold offxlabel('时间');ylabel('误差');title('误差信号');%通⽤BP神经⽹络P=[-1 -1 2 2;0 5 0 5];t=[-1 -1 1 1];net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');%输⼊参数依次为:'样本P范围',[各层神经元数⽬],{各层传递函数},'训练函数'%训练函数traingd--梯度下降法，有7个训练参数.%训练函数traingdm--有动量的梯度下降法,附加1个训练参数mc(动量因⼦，缺省为0.9)%训练函数traingda--有⾃适应lr的梯度下降法,附加3个训练参数:lr_inc(学习率增长⽐，缺省为1.05;% lr_dec(学习率下降⽐，缺省为0.7);max_perf_inc(表现函数增加最⼤⽐，缺省为1.04)%训练函数traingdx--有动量的梯度下降法中赋以⾃适应lr的⽅法，附加traingdm和traingda的4个附加参数%训练函数trainrp--弹性梯度下降法,可以消除输⼊数值很⼤或很⼩时的误差，附加4个训练参数:% delt_inc(权值变化增加量，缺省为1.2);delt_dec(权值变化减⼩量，缺省为0.5);% delta0(初始权值变化，缺省为0.07);deltamax(权值变化最⼤值,缺省为50.0)% 适合⼤型⽹络%训练函数traincgf--Fletcher-Reeves共轭梯度法;训练函数traincgp--Polak-Ribiere共轭梯度法;%训练函数traincgb--Powell-Beale共轭梯度法%共轭梯度法占⽤存储空间⼩,附加1训练参数searchFcn(⼀维线性搜索⽅法,缺省为srchcha);缺少1个训练参数lr %训练函数trainscg--量化共轭梯度法,与其他共轭梯度法相⽐，节约时间.适合⼤型⽹络% 附加2个训练参数:sigma(因为⼆次求导对权值调整的影响参数，缺省为5.0e-5);% lambda(Hessian阵不确定性调节参数，缺省为5.0e-7)% 缺少1个训练参数:lr%训练函数trainbfg--BFGS拟⽜顿回退法,收敛速度快,但需要更多内存,与共轭梯度法训练参数相同,适合⼩⽹络%训练函数trainoss--⼀步正割的BP训练法,解决了BFGS消耗内存的问题,与共轭梯度法训练参数相同%训练函数trainlm--Levenberg-Marquardt训练法,⽤于内存充⾜的中⼩型⽹络net=init(net);net.trainparam.epochs=300; %最⼤训练次数(前缺省为10,⾃trainrp后，缺省为100)net.trainparam.lr=0.05; %学习率(缺省为0.01)net.trainparam.show=50; %限时训练迭代过程(NaN表⽰不显⽰，缺省为25)net.trainparam.goal=1e-5; %训练要求精度(缺省为0)%net.trainparam.max_fail 最⼤失败次数(缺省为5)%net.trainparam.min_grad 最⼩梯度要求(前缺省为1e-10，⾃trainrp后，缺省为1e-6)%net.trainparam.time 最⼤训练时间(缺省为inf)[net,tr]=train(net,P,t); %⽹络训练a=sim(net,P) %⽹络仿真%通⽤径向基函数⽹络—— %其在逼近能⼒,分类能⼒,学习速度⽅⾯均优于BP神经⽹络 %在径向基⽹络中,径向基层的散步常数是spread的选取是关键 %spread越⼤,需要的神经元越少,但精度会相应下降,spread的缺省值为1 %可以通过net=newrbe(P,T,spread)⽣成⽹络,且误差为0 %可以通过net=newrb(P,T,goal,spread)⽣成⽹络,神经元由1开始增加,直到达到训练精度或神经元数⽬最多为⽌ %GRNN⽹络,迅速⽣成⼴义回归神经⽹络(GRNN) P=[4 5 6]; T=[1.5 3.6 6.7]; net=newgrnn(P,T); %仿真验证 p=4.5; v=sim(net,p) %PNN⽹络,概率神经⽹络 P=[0 0 ;1 1;0 3;1 4;3 1;4 1;4 3]'; Tc=[1 1 2 2 3 3 3]; %将期望输出通过ind2vec()转换,并设计、验证⽹络 T=ind2vec(Tc); net=newpnn(P,T); Y=sim(net,P); Yc=vec2ind(Y) %尝试⽤其他的输⼊向量验证⽹络 P2=[1 4;0 1;5 2]'; Y=sim(net,P2);Yc=vec2ind(Y) %应⽤newrb()函数构建径向基⽹络,对⼀系列数据点进⾏函数逼近 P=-1:0.1:1; T=[-0.9602 -0.5770 -0.0729 0.3771 0.6405 0.6600 0.4609... 0.1336 -0.2013 -0.4344 -0.500 -0.3930 -0.1647 -0.0988... 0.3072 0.3960 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2189 -0.3201]; %绘制训练⽤样本的数据点 plot(P,T,'r*'); title('训练样本'); xlabel('输⼊向量P'); ylabel('⽬标向量T'); %设计⼀个径向基函数⽹络，⽹络有两层,隐层为径向基神经元,输出层为线性神经元 %绘制隐层神经元径向基传递函数的曲线 p=-3:.1:3;a=radbas(p); plot(p,a) title('径向基传递函数') xlabel('输⼊向量p') %隐层神经元的权值、阈值与径向基函数的位置和宽度有关,只要隐层神经元数⽬、权值、阈值正确,可逼近任意函数 %例如 a2=radbas(p-1.5); a3=radbas(p+2); a4=a+a2*1.5+a3*0.5;plot(p,a,'b',p,a2,'g',p,a3,'r',p,a4,'m--') title('径向基传递函数权值之和') xlabel('输⼊p'); ylabel('输出a'); %应⽤newrb()函数构建径向基⽹络的时候,可以预先设定均⽅差精度eg以及散布常数sc eg=0.02; sc=1; %其值的选取与最终⽹络的效果有很⼤关系,过⼩造成过适性,过⼤造成重叠性 net=newrb(P,T,eg,sc); %⽹络测试 plot(P,T,'*') xlabel('输⼊'); X=-1:.01:1; Y=sim(net,X); hold on plot(X,Y); hold off legend('⽬标','输出') %应⽤grnn进⾏函数逼近 P=[1 2 3 4 5 6 7 8]; T=[0 1 2 3 2 1 2 1]; plot(P,T,'.','markersize',30) axis([0 9 -1 4]) title('待逼近函数') xlabel('P') ylabel('T') %⽹络设计 %对于离散数据点,散布常数spread选取⽐输⼊向量之间的距离稍⼩⼀些spread=0.7; net=newgrnn(P,T,spread); %⽹络测试 A=sim(net,P); hold on outputline=plot(P,A,'o','markersize',10,'color',[1 0 0]); title('检测⽹络') xlabel('P') ylabel('T和A') %应⽤pnn进⾏变量的分类 P=[1 2;2 2;1 1]; %输⼊向量 Tc=[1 2 3]; %P对应的三个期望输出 %绘制出输⼊向量及其相对应的类别 plot(P(1,:),P(2,:),'.','markersize',30) for i=1:3 text(P(1,i)+0.1,P(2,i),sprintf('class%g',Tc(i))) end axis([0 3 0 3]); title('三向量及其类别') xlabel('P(1,:)') ylabel('P(2,:)') %⽹络设计 T=ind2vec(Tc); spread=1;net=newgrnn(P,T,speard); %⽹络测试 A=sim(net,P); Ac=vec2ind(A); %绘制输⼊向量及其相应的⽹络输出plot(P(1,:),P(2,:),'.','markersize',30) for i=1:3 text(P(1,i)+0.1,P(2,i),sprintf('class %g',Ac(i))) end axis([0 3 0 3]); title('⽹络测试结果') xlabel('P(1,:)') ylabel('P(2,:)')。
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、trainlmnet.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、traingdxnet.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） trainrpnet.trainParam.delt_dec 权值变化减⼩量（缺省为0.5） trainrpnet.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.htmlmbda 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） trainlm net.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_人工神经网络 ppt课件
matlab_人工神经网络
• （4）通信。自适应均衡、回波抵消、路由选 择和ATM网络中的呼叫接纳识别和控制。
• （5）空间科学。空间交汇对接控制、导航信 息智能管理、飞行器制导和飞行程序优化管理 等。
matlab_人工神经网络
• 大脑可视作为1000多亿神经元组成的神经网络
• 图1 神经元的解剖图
• 神经元的信息传递和处理是一种电化学活动。树 突由于电化学作用接受外界的刺激；通过胞体内 的活动体现为轴突电位，当轴突电位达到一定的 值则形成神经脉冲或动作电位；再通过轴突末梢 传递给其它的神经元．从控制论的观点来看；这 一过程可以看作一个多输入单输出非线性系统的 动态过程
matlab_人工神经网络
电脉冲
输 入
树 突
细胞体 形成 轴突
突
输
触
Байду номын сангаас
出
信息处理
传输
图12.2 生物神经元功能模型
• 归纳一下生物神经元传递信息的过程：生物神经 元是一个多输入、单输出单元。常用的人工神经 元模型可用图2模拟。
图2 人工神经元（感知器）示意图
x • 当神经元j有多个输入 i (i=1，2,…,m)和单个输出
yj 时，输入和输出的关系可表示为:
s
j
m
wij xi
i 1
j
y j f (s j )
• 其中 j 为阈值，w ij 为从神经元i到神经元j的
连接权重因子，f( )为传递函数，或称激励函 数。
matlab_人工神经 网络
m
z wixi i1
• 取激发函数为符号函数
sgnx()10,,
matlab_人工神经网络
神经网络及深度学习(包含matlab代码)
f ( x)
1 1 e Qx
(2.3)
它反映了神经元的饱和特性。 上式中， Q 为表示神经元非线性的参数， 称增益值(Gain)， 也称调节参数。 Q 值越大， S 形曲线越陡峭； 反之， Q 值越小， S 形曲线越平坦； 一般取 Q=1。 （b）双曲正切激励函数，一般取为(-1，1)内连续取值：
神经网络及深度学习
（包含 MATLAB 仿真） 人工神经网络（Artificial Neural Network，即 ANN ） ，作为对人脑最简单的一种抽象和 模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是 20 世纪 80 年代 以来人工智能领域兴起的研究热点。 人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对 人脑神经网络进行抽象， 并建立某种简化模型， 旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。 人工神经网络最有吸引力的特点就是它的学习能力。因此从 20 世纪 40 年代人工神经 网络萌芽开始， 历经两个高潮期及一个反思期至 1991 年后进入再认识与应用研究期， 涌现 出无数的相关研究理论及成果， 包括理论研究及应用研究。 最富有成果的研究工作是多层网 络 BP 算法，Hopfield 网络模型，自适应共振理论，自组织特征映射理论等。因为其应用价 值， 该研究呈愈演愈烈的趋势， 学者们在多领域中应用人工神经网络模型对问题进行研究优 化解决。 人工神经网络是由多个神经元连接构成，因此欲建立人工神经网络模型必先建立人工 神经元模型，再根据神经元的连接方式及控制方式不同建立不同类型的人工神经网络模型。 一、人工神经元及神经网络 1.1 人工神经元模型 仿生学在科技发展中起着重要作用，人工神经元模型的建立来源于生物神经元结构的 仿生模拟，用来模拟人工神经网络。人们提出的神经元模型有很多，其中最早提出并且影响 较大的是 1943 年心理学家 McCulloch 和数学家 W. Pitts 在分析总结神经元基本特性的基础上 首先提出的 MP 模型。该模型经过不断改进后，形成现在广泛应用的 BP 神经元模型。人工 神经元模型是由人量处理单元厂泛互连而成的网络，是人脑的抽象、简化、模拟，反映人脑 的基本特性。一般来说，作为人工神经元模型应具备三个要素： (1) 具有一组突触或连接，常用 wij 表示神经元 i 和神经元 j 之间的连接强度。 (2) 具有反映生物神经元时空整合功能的输入信号累加器 。 (3) 具有一个激励函数 f 用于限制神经元输出。激励函数将输出信号限制在一个允许 范围内。 一个典型的人工神经元模型如图 1-11-1 所示。
BP神经网络实验详解(MATLAB实现)
BP神经网络实验详解（MATLAB实现）BP（Back Propagation）神经网络是一种常用的人工神经网络结构，用于解决分类和回归问题。
在本文中，将详细介绍如何使用MATLAB实现BP神经网络的实验。
首先，需要准备一个数据集来训练和测试BP神经网络。
数据集可以是一个CSV文件，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。
一般来说，数据集应该被分成训练集和测试集，用于训练和测试模型的性能。
在MATLAB中，可以使用`csvread`函数来读取CSV文件，并将数据集划分为输入和输出。
假设数据集的前几列是输入特征，最后一列是输出。
可以使用以下代码来实现：```matlabdata = csvread('dataset.csv');input = data(:, 1:end-1);output = data(:, end);```然后，需要创建一个BP神经网络模型。
可以使用MATLAB的`patternnet`函数来创建一个全连接的神经网络模型。
该函数的输入参数为每个隐藏层的神经元数量。
下面的代码创建了一个具有10个隐藏神经元的单隐藏层BP神经网络：```matlabhidden_neurons = 10;net = patternnet(hidden_neurons);```接下来，需要对BP神经网络进行训练。
可以使用`train`函数来训练模型。
该函数的输入参数包括训练集的输入和输出，以及其他可选参数，如最大训练次数和停止条件。
下面的代码展示了如何使用`train`函数来训练模型：```matlabnet = train(net, input_train, output_train);```训练完成后，可以使用训练好的BP神经网络进行预测。
可以使用`net`模型的`sim`函数来进行预测。
下面的代码展示了如何使用`sim`函数预测测试集的输出：```matlaboutput_pred = sim(net, input_test);```最后，可以使用各种性能指标来评估预测的准确性。
Matlab工具箱中的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 train函数
matlab train函数其中：- net：是神经网络对象。
- P：是一个大小为n × m 的矩阵，其中 n 是输入向量的长度，m 是样本数。
- T：也是一个大小为k × m 的矩阵，其中 k 是输出向量的长度，m 是样本数。
- net：返回已经训练好的神经网络对象。
- tr：返回训练记录对象。
神经网络参数包括：- 神经网络的结构：网络的输入层数、隐藏层数、每层节点数等。
- 神经元的转移函数：tansig、purelin、logsig 等。
- 权重和偏置的初始值。
- 迭代停止条件：最大迭代次数、最小误差、最大时间等。
- 训练算法：反向传播、Levenberg-Marquardt、Bayesian regularization 等。
- 学习率：学习率控制了权重和偏置根据误差梯度的更新速度。
- 学习率调整参数：许多训练算法都可以自适应地调整学习率。
- 正则化参数：正则化用于控制过拟合。
- 网络性能衡量标准：平均绝对误差、平均平方误差、交叉熵等。
% 创建一个三层网络对象net = feedforwardnet([10 5]);% 设置网络的转移函数为 sigmoidyers{1}.transferFcn = 'logsig';yers{2}.transferFcn = 'logsig';% 加载训练数据和测试数据load iris_datasetinputs = irisInputs';targets = irisTargets';% 使用测试数据测试网络性能outputs = net(inputs);% 计算网络的性能指标perform = perform(net,targets,outputs)总结1. 确定训练数据和测试数据训练数据和测试数据的选取对训练结果和网络性能的影响很大。
训练数据应该覆盖样本空间，且不能过于接近，以避免过拟合。
MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型共55页课件
阈值向量b(t)
标量元素bi (t ) ,i为行,t为时间或迭代函数
网络层符号
加 个权神和经元: ,nns为mm 加,m权为和第m个网络层, s m 为第
网 个络神层经输元出,a为: a输smm出, m为第m个网络层, s m 为第 s m
p2 2,2
p{2}2(,2)
例:
iw
1 ,1 2 ,3
=
iw{1,1}2(,3)
p1,(k1) p{1,k1}
p2 2,(k 1)p{2,k1 }2()
神经网络工具箱常用函数列表
重要的感知器神经网络函数：
初始化： initp 训练： trainp 仿真： simup 学习规则： learnp
Hardlim x>=0 y=1;x<0 y=0 Hardlims:x>=0 y=1; x<0 y=-1 Purelin :y=x Satlin:x<0 y=0;x>1 y=1;x>=0&&x<=1 y=x;
Logsig:y= 1 1 ex
人工神经网络的构成
单个神经元的功能是很有限的，人工神经 网络只有用许多神经元按一定规则连接构 成的神经网络才具有强大的功能。
MATLAB工具箱中的神经网络结构
多层网络的简化表示:
MATLAB神经网络工具箱中的神经 网络模型
基本概念: 标量:小写字母,如a,b,c等; 列向量:小写黑体字母,如a,b,c等,意为一列
数; 矩阵向量:大写黑体字母,如A,B,C等
权值矩阵向量W(t)
标量元素 wi, j (t) ,i为行,j为列,t为时间或迭代
n
matlab神经网络newff函数的使用
matlab神经网络newff函数的使用设[P,T]是训练样本，[X,Y]是测试样本；net=newrb(P,T,err_goal,spread); %建立网络q=sim(net,p);e=q-T;plot(p,q); %画训练误差曲线q=sim(net,X);e=q-Y;plot(X,q); %画测试误差曲线训练前馈网络的第一步是建立网络对象。
函数newff建立一个可训练的前馈网络。
这需要4个输入参数。
第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值。
第二个参数是一个设定每层神经元个数的数组。
第三个参数是包含每层用到的传递函数名称的细胞数组。
最后一个参数是用到的训练函数的名称。
举个例子，下面命令将创建一个二层网络。
它的输入是两个元素的向量，第一层有三个神经元(3)，第二层有一个神经元(1)。
第一层的传递函数是tan-sigmoid，输出层的传递函数是linear。
输入向量的第一个元素的范围是-1到2[-1 2]，输入向量的第二个元素的范围是0到5[0 5]，训练函数是traingd。
net=newff([-1 2; 0 5],[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');这个命令建立了网络对象并且初始化了网络权重和偏置，因此网络就可以进行训练了。
我们可能要多次重新初始化权重或者进行自定义的初始化。
下面就是初始化的详细步骤。
在训练前馈网络之前，权重和偏置必须被初始化。
初始化权重和偏置的工作用命令init 来实现。
这个函数接收网络对象并初始化权重和偏置后返回网络对象。
下面就是网络如何初始化的：net = init(net);我们可以通过设定网络参数net.initFcn和yer{i}.initFcn这一技巧来初始化一个给定的网络。
net.initFcn用来决定整个网络的初始化函数。
前馈网络的缺省值为initlay，它允许每一层用单独的初始化函数。
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 newff参数
matlab newff参数在使用MATLAB中的newff函数时，需要设置一些参数以达到最佳的网络训练效果。
以下是一些常用的 newff 参数及其含义：1. net = newff(P,T,S,TF,BTF,PF,IPF,OPF,DDF,LSF)P：输入数据矩阵，每一列代表一个输入变量。
T：目标数据矩阵，每一列代表一个目标变量。
S：一个向量，代表每一层的神经元数量。
例如，S=[10 5] 表示有两层，第一层有 10 个神经元，第二层有 5 个神经元。
TF：传递函数，用于计算神经元的输出。
常用传递函数包括tansig、logsig 等。
BTF：反向传递函数，用于计算误差的反向传播。
常用反向传递函数包括 traingd、traingdm 等。
PF：性能函数，用于评估网络的性能。
常用性能函数包括 mse、mae 等。
IPF：输入处理函数，用于将输入数据标准化或归一化。
OPF：输出处理函数，用于将输出数据反标准化或反归一化。
DDF：分布函数，用于初始化神经元的权值。
常用分布函数包括randn、rands 等。
LSF：学习函数，用于控制网络的学习速率。
常用学习函数包括learngd、learngdm 等。
2. net.trainParam训练参数，包括最大训练次数、误差容限、学习率等。
max_fail：在连续 max_fail 次训练中误差没有改善时，训练就会停止。
epochs：最大训练次数。
goal：误差容限。
lr：学习速率。
3. net.iw，net.lw，net.biw：输入层到隐藏层的权值矩阵。
lw：隐藏层到输出层的权值矩阵。
b：每个神经元的偏差项。
4. net.trainFcn训练函数，用于训练网络。
常用训练函数包括 trainlm、trainbfg、trainscg 等。
使用合适的参数和训练函数可以有效地提高网络的训练效果。
MATLAB神经网络（4）神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优
MATLAB神经⽹络（4）神经⽹络遗传算法函数极值寻优——⾮线性函数极值寻优4.1 案例背景y = {x_1}^2 + {x_2}^24.2 模型建⽴神经⽹络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经⽹络，⽤⾮线性函数的输⼊输出数据训练BP神经⽹络，训练后的BP神经⽹络就可以预测函数输出。
遗传算法极值寻优把训练后的 BP 神经⽹络预测结果作为个体适应度值，通过选择、交叉和变异操作寻找函数的全局最优值及对应输⼊值。
⽹络结构：2-5-1训练数据：3900，测试数据：1004.3 编程实现%% 基于神经⽹络遗传算法的系统极值寻优%% 清空环境变量clcclearinput=2*randn(2,2000);output=sum(input.*input);[inputn,inputps]=mapminmax(input);[outputn,outputps]=mapminmax(output);%% BP⽹络训练% %初始化⽹络结构net=newff(inputn,outputn,[10,5]);% 配置⽹络参数（迭代次数，学习率，⽬标）net.trainParam.epochs=500;net.trainParam.lr=0.1;net.trainParam.goal=0.000004;%⽹络训练net=train(net,inputn,outputn);%% 初始化遗传算法参数%初始化参数maxgen=200; %进化代数，即迭代次数sizepop=20; %种群规模pcross=[0.4]; %交叉概率选择，0和1之间pmutation=[0.2]; %变异概率选择，0和1之间lenchrom=[1 1]; %每个变量的字串长度，如果是浮点变量，则长度都为1bound=[-5 5;-5 5]; %数据范围individuals=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom',[]); %将种群信息定义为⼀个结构体avgfitness=[]; %每⼀代种群的平均适应度bestfitness=[]; %每⼀代种群的最佳适应度bestchrom=[]; %适应度最好的染⾊体%% 初始化种群计算适应度值% 初始化种群for i=1:sizepop%随机产⽣⼀个种群individuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound);x=individuals.chrom(i,:);%计算适应度individuals.fitness(i)=fun(x,inputps,outputps,net); %染⾊体的适应度end%找最好的染⾊体[bestfitness bestindex]=min(individuals.fitness);bestchrom=individuals.chrom(bestindex,:); %最好的染⾊体avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; %染⾊体的平均适应度% 记录每⼀代进化中最好的适应度和平均适应度trace=[avgfitness bestfitness];%% 迭代寻优% 进化开始for i=1:maxgenif(mod(i,10)==0)iend% 选择individuals=Select(individuals,sizepop);avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;%交叉individuals.chrom=Cross(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound);% 变异individuals.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,i,maxgen,bound); % 计算适应度for j=1:sizepopx=individuals.chrom(j,:); %解码individuals.fitness(j)=fun(x,inputps,outputps,net);end%找到最⼩和最⼤适应度的染⾊体及它们在种群中的位置[newbestfitness,newbestindex]=min(individuals.fitness);[worestfitness,worestindex]=max(individuals.fitness);% 代替上⼀次进化中最好的染⾊体if bestfitness>newbestfitnessbestfitness=newbestfitness;bestchrom=individuals.chrom(newbestindex,:);endindividuals.chrom(worestindex,:)=bestchrom;individuals.fitness(worestindex)=bestfitness;avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %记录每⼀代进化中最好的适应度和平均适应度endfunction fitness = fun(x,inputps,outputps,net)% 函数功能：计算该个体对应适应度值% x input 个体% fitness output 个体适应度值%数据归⼀化x=x';inputn_test=mapminmax('apply',x,inputps);%⽹络预测输出an=sim(net,inputn_test);%⽹络输出反归⼀化fitness=mapminmax('reverse',an,outputps);%% 结果分析[r,c]=size(trace);plot(trace(:,2),'r-');title('适应度曲线','fontsize',12);xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度','fontsize',12);axis([0,200,0,1])x=bestchrom;disp([bestfitness x]);fun([0,0],inputps,outputps,net)ans =0.0507在遗传算法中没有y = {x_1}^2 + {x_2}^2函数的原型，由于神经⽹络的误差，最后的计算值离真实值有⼀定偏差。
Matlab软件和其中人工神经网络函数的用法
Matlab软件和其中人工神经网络函数的用法，试着对之前正交试验的结果进行模拟。
输入层有4个神经元,分别是水胶比(W/B)、硅灰与水泥的质量比(SF/C)、砂胶比(S/B)、钢纤维的体积掺量(V%)。
输出层有】个神经元，即RPC自然养护7d的抗压强度。
隐含层有10个神经元，之所以选择10个神经元，是通过尝试得出的结果，当选用9个神经元时，结果不能收敛，而选择10个神经元时，结果收敛。
隐含层的传递函数为：tan诵5)=2∕(l+e乎(-2〃))-1,输出层的传递函数为线性函数，采用BP算法对网络进行训练，坍落度神经网络预测模型源程序如下：P=[0,160.160.160.160.180.180.180.180.20.20.20.20.220.220.220.22;0.20.30.40.50.2030.40.50.20.30.40.50.20.30.40.5;0.811.21.410.81.41.21.21.40.811.41.210.8;0123321010322301]T=[73.5109.8120.0114.880.586.275.274.463.555.491.781.756.253.454.569.7]net=newff(minmax(P),L10,1],('tansig','purelin'))net.trainparam.epochs=1000net.trainparam.goal=0.000000000000001net=train(net,P,T)y=sim(net,P)error=y-Tres=norm(error)P_test=[0.180.20.220.18;0.30.40.50.4:1.211.41.4;1230]T_test=[78.979.672.471.8]y_test=sim(net,P_test)error_test=y_test-T_testres_test=norm(error_test)fori=l:4Y(i)=error_test(i)/T_test(i)end迭代23次，网络学习均方误差MSE达到7.86e-016,即达到要求，训练结果如图1所∕J∖o图1神经网络训练结果对验证组试验结果进行预测，预测结果MSE=35.7735,误差较大，预测结果及误差见表Io表1预测结果及误差特别是其中C组的误差达40%以上，需要对神经网络模型再进行修改。
matlab的lstm函数
matlab的lstm函数Matlab中的LSTM函数是一种用于实现长短期记忆网络的工具。
LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），它在处理序列数据时具有很强的记忆能力。
LSTM网络可以应用于多种任务，如语言模型、机器翻译、情感分析等。
其独特之处在于其能够解决传统RNN网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络能够更好地捕捉长期依赖关系。
在Matlab中，可以使用lstmLayer函数来创建LSTM网络层。
该函数的语法如下：```matlablstmLayer(numHiddenUnits)```其中，numHiddenUnits表示LSTM网络中隐藏单元的数量。
隐藏单元的数量决定了网络的容量和记忆能力，一般根据具体任务的复杂性进行调整。
除了隐藏单元的数量，还可以通过设置其他参数来定制LSTM网络。
例如，可以设置dropout参数来控制网络的过拟合程度，还可以设置激活函数、权重初始化方法等。
在创建LSTM网络层之后，还需要将其与其他网络层进行连接，形成完整的神经网络。
可以使用layerGraph函数来创建网络图，并使用addLayers函数将LSTM网络层添加到网络图中。
然后，可以使用connectLayers函数将其他网络层与LSTM网络层进行连接。
在连接完所有网络层之后，就可以使用trainNetwork函数来训练神经网络。
训练过程中，需要准备好训练数据和标签，并设置训练参数，如学习率、迭代次数等。
训练完成后，可以使用predict函数对新数据进行预测。
除了训练模型，Matlab中的LSTM函数还可以用于模型的微调和迁移学习。
可以使用trainNetwork函数加载已经训练好的模型，并使用transferLearningLayer函数来调整模型的输出层，以适应新的任务。
在实际应用中，为了提高模型的性能，还可以使用数据增强技术来扩充训练数据集。