matlab 2011b 神经网络工具箱函数汇总

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Matlab工具箱中地BP与RBF函数

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)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神经网络工具箱介绍与数值试验

Matlab神经网络工具箱介绍与数值试验

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。

5010015020010-410-310-210-110101240 EpochsT r a i n i n g -B l u e G o a l -B l a c kPerformance 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。

024681012141610-410-310-210-11010116 EpochsT r a i n i n g -B l u e G o a l -B l a c k Performance is 9.07705e-005, Goal is 0.0001图5.2 基于共轭梯度法的“异或”问题3)基于LM 算法结果如下及图5.3所示:横轴表示迭代次数,纵轴表示误差。

matlab神经网络工具箱简介和函数及示例

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

第2章MATLAB神经网络工具箱函数

第2章MATLAB神经网络工具箱函数
7
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。

matlab myneuralnetworkfunction整理成公式

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神经网络之各函数介绍

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。

(完整版)MATLAB常用函数总结,推荐文档

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MATLAB 常用函数总结Matlab 的内部常数pi 圆周率exp(1)自然对数的底数ei 或j虚数单位Inf 或 inf无穷大Matlab 的常用内部数学函数指数函数exp(x)以e 为底数log(x)自然对数,即以e 为底数的对数log10(x)常用对数,即以10为底数的对数对数函数log2(x)以2为底数的x 的对数开方函数sqrt(x)表示x 的算术平方根绝对值函数abs(x)表示实数的绝对值以及复数的模sin(x)正弦函数cos(x)余弦函数tan(x)正切函数cot(x)余切函数sec(x)正割函数三角函数(自变量的单位为弧度)csc(x)余割函数反三角函数asin(x)反正弦函数acos(x)反余弦函数atan(x)反正切函数acot(x)反余切函数asec(x)反正割函数acsc(x)反余割函数sinh(x)双曲正弦函数cosh(x)双曲余弦函数tanh(x)双曲正切函数coth(x)双曲余切函数sech(x)双曲正割函数双曲函数csch(x)双曲余割函数asinh(x)反双曲正弦函数acosh(x)反双曲余弦函数atanh(x)反双曲正切函数acoth(x)反双曲余切函数asech(x)反双曲正割函数反双曲函数acsch(x)反双曲余割函数求角度函数atan2(y,x)以坐标原点为顶点,x轴正半轴为始边,从原点到点(x,y)的射线为终边的角,其单位为弧度,范围为(,]gcd(a,b)两个整数的最大公约数数论函数lcm(a,b)两个整数的最小公倍数排列组合函数factorial(n)阶乘函数,表示n的阶乘real(z)实部函数imag(z)虚部函数复数函数abs(z)求复数z的模angle(z)求复数z 的辐角,其范围是( ,]conj(z)求复数z 的共轭复数ceil(x)表示大于或等于实数x 的最小整数floor(x)表示小于或等于实数x 的最大整数求整函数与截尾函数round(x)最接近x 的整数max([a ,b ,c ,...])求最大数最大、最小函数min([a ,b ,c ,..])求最小数符号函数sign(x)Matlab 中的数学运算符a+b 加法 a./b 数组右除a-b 减法 a.\b 数组左除a*b 矩阵乘法a^b 矩阵乘方a.*b 数组乘法 a.^b 数组乘方a/b 矩阵右除-a负号a\b矩阵左除' 共轭转置.'一般转置Matlab 的关系运算符 ==等于<小于>大于<=小于或等于>=大于或等于~=不等于如何用matlab求阶乘factorial(n) 求n的阶乘如何用matlab进行多项式运算(1)合并同类项 syms 表达式中包含的变量 collect(表达式,指定的变量)(2)因式分解 syms 表达式中包含的变量 factor(表达式)(3)展开syms 表达式中包含的变量 expand(表达式)(4)化简syms 表达式中包含的变量simplify(表达式)  如何用matlab进行复数运算 a+b*i 或 a +b*j表示复数a+bi 或 a+bjreal(z)求复数z的实部imag(z)求复数z的虚部abs(z)求复数z的模angle(z)求复数z的辐角,conj(z)求复数z的共轭复数exp(z)复数的指数函数,表示e^z如何用Matlab求集合的交集、并集、差集和补集 union(A,B)求集合A和B的并集intersect(A,B)求集合A和B的交集setdiff(A,B)求集合A和B的差集A-Bsetdiff(U,A)求集合A关于全集U的补集如何用matlab排序sort(v) 将向量v的元素从小到大排列(升序排列)sort(v,dim,’descend or ascend’)当dim=1时矩阵按列排序,descend or ascend用来控制升序还是降序当dim=2时矩阵按行排序,descend or ascend用来控制升序还是降序如何用Matlab求极限(1)极限:syms xlimit(f(x), x, a)求f(x)关于x趋于a时的极限(2)单侧极限:左极限:syms x limit(f(x), x, a,’left’)求f(x)关于x趋于a时的左极限右极限:syms x limit(f(x), x, a,’right’)求f(x)关于x趋于a时的右极限如何用Matlab求导数diff('f(x)') diff('f(x)','x') 求f(x)关于x的导数或者:syms x diff(f(x))syms x diff(f(x), x)如何用Matlab求高阶导数如何用Matlab求高阶导数diff('f(x)',n) diff('f(x)','x',n)求f(x)关于x的n阶导数syms x diff(f(x),n)syms x diff(f(x), x,n)如何用Matlab求不定积分int('f(x)') int ('f(x)','x')求f(x)关于x的积分syms x int(f(x))syms x int(f(x), x)如何用Matlab求定积分、广义积分int('f(x)',a,b) int ('f(x)','x',a,b)求f(x)关于x的积分,区间为a到b syms x int(f(x),a,b)syms x int(f(x), x,a,b)如何用Matlab展开级数syms x taylor(f(x), x, n,)a如何在Matlab中进行积分变换syms s tlaplace( f(t), t, s ) 拉普拉斯变换ilaplace( F(s), s, t ) 拉普拉斯变换的逆变换 syms t ωfourier( f(t), t, ω)傅立叶变换ifourier( F(ω), ω, t ) 傅立叶变换的逆变换 syms n zztrans( f(n), n, z) Z变换iztrans( F(z), z, n ) Z变换的逆变换 如何用Matlab解微分方程dsolve('微分方程','自变量')dsolve('微分方程','初始条件或边界条件','自变量') dsolve('D2x+2*x+x=sin(t)','x(0)=1','Dx(0)=1','t')如何用matlab求多变量函数的极限 以两个变量为例说明,多于两个变量的函数极限可以依次类推。

2.MATLAB函数与神经网络工具箱

2.MATLAB函数与神经网络工具箱

2.矩阵生成和基本运算
var/std 求方差与标准差 : S=var(X,W,DIM)

2
x x
i 1 i
N
2
N
N 2
2
>> rng(3) >> a=rand(5,100); >> mean(a,2) >> v1=var(a,0,2) >> v1*12 >> v2=var(a(:)) >> v2*12 均匀分布元素的方差
>> mean(a,2)
2.矩阵生成和基本运算
维度相关
函数名称 size length numel ndims
>> z=zeros(3,2,4); >> s=size(z) >> [d1,d2]=size(z)
功能 返回数组每个维度的大小 返回最大的维度 返回元素个数 返回维度的个数
>> l=length(z(:,:,1)) >> n=numel(z) >> prod(size(z)) >> ndims(z) >> length(size(z))
xi x
i 1
N 1
2.矩阵由向量生成矩阵,从矩阵中抽取向量 >> a=1:5; >> a=a';a=repmat(a,1,5) >> s1=diag(a,0) >> s2=diag(a,1)' >> s3=diag(a,-1)' >> ss1=diag(s1) >> ss2=diag(s2,-1) >> ss3=diag(s3,1)

Matlab工具箱中的BP与RBF函数

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。

(整理)MATLAB神经网络工具箱函数.

(整理)MATLAB神经网络工具箱函数.

MATLAB 神经网络工具箱函数说明:本文档中所列出的函数适用于MATLAB5.3 以上版本,为了简明起见,只列出了函数名,若需要进一步的说明,请参阅MATLAB 的帮助文档。

1. 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2. 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3. 权函数dotprod 权函数的点积ddotprod 权函数点积的导数dist Euclidean 距离权函数normprod 规范点积权函数negdist Negative 距离权函数mandist Manhattan 距离权函数linkdist Link 距离权函数4. 网络输入函数netsum 网络输入函数的求和dnetsum 网络输入函数求和的导数5. 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compet 竞争传递函数radbas 径向基传递函数satlins 对称饱和线性传递函数6. 初始化函数initlay 层与层之间的网络初始化函数initwb 阈值与权值的初始化函数initzero 零权/阈值的初始化函数initnw Nguyen_Widrow 层的初始化函数initcon Conscience 阈值的初始化函数midpoint 中点权值初始化函数7. 性能分析函数mae 均值绝对误差性能分析函数mse 均方差性能分析函数msereg 均方差w/reg 性能分析函数dmse 均方差性能分析函数的导数dmsereg 均方差w/reg 性能分析函数的导数8. 学习函数learnp 感知器学习函数learnpn 标准感知器学习函数learnwh Widrow_Hoff 学习规则learngd BP 学习规则learngdm 带动量项的BP 学习规则learnk Kohonen 权学习函数learncon Conscience 阈值学习函数learnsom 自组织映射权学习函数9. 自适应函数adaptwb 网络权与阈值的自适应函数10. 训练函数trainwb 网络权与阈值的训练函数traingd 梯度下降的BP 算法训练函数traingdm 梯度下降w/动量的BP 算法训练函数traingda 梯度下降w/自适应lr 的BP 算法训练函数traingdx 梯度下降w/动量和自适应lr 的BP 算法训练函数trainlm Levenberg_Marquardt 的BP 算法训练函数trainwbl 每个训练周期用一个权值矢量或偏差矢量的训练函数11. 分析函数maxlinlr 线性学习层的最大学习率errsurf 误差曲面12. 绘图函数plotes 绘制误差曲面plotep 绘制权和阈值在误差曲面上的位置plotsom 绘制自组织映射图13. 符号变换函数ind2vec 转换下标成为矢量vec2ind 转换矢量成为下标矢量14. 拓扑函数gridtop 网络层拓扑函数hextop 六角层拓扑函数randtop 随机层拓扑函数。

MATLAB神经网络工具箱中的函数属性及其参数定义

MATLAB神经网络工具箱中的函数属性及其参数定义
(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
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

MA AB神经网络工具箱函数

MA AB神经网络工具箱函数

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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:
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函数名 mae( ) hardlim( ) hardlims( ) plotpv( ) plotpc( ) initp( ) trainp( ) trainpn( ) simup( ) learnp( ) learnpn( ) newp( )
表2-2 感知机网络的重要函数和功能
功能
平均绝对误差性能函数
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
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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。
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返回的元素a是1还是0,取决于网络输入矩阵中的元素 是大于等于0还是小于0;函数hardlim(P)包含传输函数 的特性名并返回问题中的特性,如下的特性可从任何传 输函数中获得: (1)delta—与传输函数相关的delta函数; (2)init—传输函数的标准初始化函数; (3)name—传输函数的全称; (4)output—包含有传输函数最小、最大值的二元矢量。 例利用以下命令可得图2-1。

MATLAB人工神经网络函数表

MATLAB人工神经网络函数表
matlab人工神经网络函数表
MATLAB人工神经网络函数表
4 revert net = revert ( net )
0 adapt 5 train
3.19 sim train
init
[net, TR, Y, E, Pf, Af] = train ( net, P, T, Pi, Ai, VV, TV ) train net.trainFcn net.trainParam net P T Pi Ai VV TV TR Y E Pf Af P T Pi Ai VV TV Y E Pf VV TV VV 3.19 adapt 6 sim sim init revert
TR, Ac, El ] = trainr ( net, Pd, Tl, Ai, Q, TS, VV, TV ) trainr net.rainFcn trainr TR TV newc net.trainFcn newsom trainr trainr trainr trainr
[ net, info = trainr ( code )
initwb initlay 3 midpoint ( S PR ) S Pmax]
init W = midpoint PR W [Pmin (Pmin+Pmax)/2
5
4 randnc W = randnc ( S, R )
Hale Waihona Puke S [PminPmax] W
W = randnc ( S, PR ) PR R
info =
|
| net.trainParam.goal | net.trainParam.max_fail
7
0 5
| net.trainParam.show net.trainParam.time | | | |
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Design a linear layer.newpnn - Design a probabilistic neural network.newrb - Design a radial basis network.newrbe - Design an exact radial basis network.patternnet - Pattern recognition neural network.perceptron - Perceptron.selforgmap - Self-organizing map.timedelaynet - Time-delay neural network.Using networks.network - Create a custom neural network.sim - Simulate a neural network.init - Initialize a neural network.adapt - Allow a neural network to adapt.train - Train a neural network.disp - Display a neural network's properties.display - Display the name and properties of a neural networkadddelay - Add a delay to a neural network's response.closeloop - Convert neural network open feedback to closed feedback loops.formwb - Form bias and weights into single vector.getwb - Get all network weight and bias values as a single vector. noloop - Remove neural network open and closed feedback loops. openloop - Convert neural network closed feedback to open feedback loops. removedelay - Remove a delay to a neural network's response.separatewb - Separate biases and weights from a weight/bias vector.setwb - Set all network weight and bias values with a single vector.Simulink support.gensim - Generate a Simulink block to simulate a neural network. setsiminit - Set neural network Simulink block initial conditionsgetsiminit - Get neural network Simulink block initial conditionsneural - Neural network Simulink blockset.Training functions.trainb - Batch training with weight & bias learning rules.trainbfg - BFGS quasi-Newton backpropagation.trainbr - Bayesian Regulation backpropagation.trainbu - Unsupervised batch training with weight & bias learning rules. trainbuwb - Unsupervised batch training with weight & bias learning rules. trainc - Cyclical order weight/bias training.traincgb - Conjugate gradient backpropagation with Powell-Beale restarts. traincgf - Conjugate gradient backpropagation with Fletcher-Reeves updates. traincgp - Conjugate gradient backpropagation with Polak-Ribiere updates. traingd - Gradient descent backpropagation.traingda - Gradient descent with adaptive lr backpropagation.traingdm - Gradient descent with momentum.traingdx - Gradient descent w/momentum & adaptive lr backpropagation. trainlm - Levenberg-Marquardt backpropagation.trainoss - One step secant backpropagation.trainr - Random order weight/bias training.trainrp - RPROP backpropagation.trainru - Unsupervised random order weight/bias training.trains - Sequential order weight/bias training.trainscg - Scaled conjugate gradient backpropagation.Plotting functions.plotconfusion - Plot classification confusion matrix.ploterrcorr - Plot autocorrelation of error time series.ploterrhist - Plot error histogram.plotfit - Plot function fit.plotinerrcorr - Plot input to error time series cross-correlation.plotperform - Plot network performance.plotregression - Plot linear regression.plotresponse - Plot dynamic network time-series response.plotroc - Plot receiver operating characteristic. plotsomhits - Plot self-organizing map sample hits. plotsomnc - Plot Self-organizing map neighbor connections. plotsomnd - 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