MATLAB神经网络工具箱函数
(完整word版)Matlab的神经网络工具箱入门
Matlab的神经网络工具箱入门在command window中键入help nnet>> help nnetNeural Network ToolboxVersion 7.0 (R2010b) 03-Aug-2010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。
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。
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。
【最新精选】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
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神经网络工具箱函数
18
3. 神经网络某一层的权值和偏值初始化函数initwb( ) 利用初始化函数initwb( )可以对一个已存在的
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( )
5
人工神经元模型
神经元是构成神经网络的最基本单元 （构件）。
人工神经元模型应该具有生物神经元的 基本特性。
人工神经元模型
网络结构—神经元的层
输入
S个神经元的层
p1
w1,1
n1
f
a1
p2
b1 1
p3
n2
f
a2
b2 1
pR
wS,R
nS
f
aS
bS 1
多层神经网络（3层）
输入
p1 w11,1
p2
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。
22
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
2到2）单神经元感知器。而一旦建立了模型我们就可
以得到其权值和阈值。
net = newp([0 1;-2 2],1);
net.iw{1,1}
net.b{1}
对感知器进行训练，改变其权值和阈值。
matlab 2011b 神经网络工具箱函数汇总
Graphical user interface functions.nnstart - Neural Network Start GUInctool - Neural network classification toolnftool - Neural Network Fitting Toolnntraintool - Neural network training toolnprtool - Neural network pattern recognition toolntstool - NFTool Neural Network Time Series Toolnntool - Neural Network Toolbox graphical user interface.view - View a neural network.Network creation functions.cascadeforwardnet - Cascade-forward neural network.competlayer - Competitive neural layer.distdelaynet - Distributed delay neural network.elmannet - Elman neural network.feedforwardnet - Feed-forward neural network.fitnet - Function fitting neural network.layrecnet - Layered recurrent neural network.linearlayer - Linear neural layer.lvqnet - Learning vector quantization (LVQ) neural network.narnet - Nonlinear auto-associative time-series network.narxnet - Nonlinear auto-associative time-series network with external input.newgrnn - Design a generalized regression neural network.newhop - Create a Hopfield recurrent network.newlind - 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 - Plot Self-organizing map neighbor distances. plotsomplanes - Plot self-organizing map weight planes. plotsompos - Plot self-organizing map weight positions. plotsomtop - Plot self-organizing map topology. plottrainstate - Plot training state values.plotwb - Plot Hinton diagrams of weight and bias values.Lists of other neural network implementation functions.nnadapt - Adapt functions.nnderivative - Derivative functions.nndistance - Distance functions.nndivision - Division functions.nninitlayer - Initialize layer functions.nninitnetwork - Initialize network functions.nninitweight - Initialize weight functions.nnlearn - Learning functions.nnnetinput - Net input functions.nnperformance - Performance functions.nnprocess - Processing functions.nnsearch - Line search functions.nntopology - Topology functions.nntransfer - Transfer functions.nnweight - Weight functions.Demonstrations, Datasets and Other Resourcesnndemos - Neural Network Toolbox demonstrations. nndatasets - Neural Network Toolbox datasets.nntextdemos - Neural Network Design textbook demonstrations. nntextbook - Neural Network Design textbook information.。
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(函数拟合)
模式分类
函数拟合 模式分类 函数拟合
收敛最快
收敛较快 性能稳定 收敛较快
较小
中等
较大
模式分类
收敛较慢
较小
BP网络的训练
利用已知的”输入—目标”样本向量数据对网络进行训练, 采用train 函数来完成. 训练之前, 对训练参数进行设置 net = train(net, P, T)
newp默认权值和阈值为零(零初始化函数initzero). net = newp([-2,+2;-2,+2],2); W=net.IW{1,1} %显示网络的权值 b=net.b{1} %显示网络的阈值 W= 0 0 b= 0
0 0
0
改变默认初始化函数为随机函数rands net.inputweights{1,1}.initFcn = ‘rands’; net.biases{1}.initFcn = ‘rands’; net =init(net); %重新初始化
实验一 利用感知器进行分类(2)
Step3
hold on linehandle = plotpc(net.IW{1},net.b{1}); //plotpc函数用来画分类线
添加神经元的初始化值到分类图
初始化的权值被设为0，因此任何输入都会给出同样的输出，并且分类线不会 出现在这个图中，不用害怕，我们会继续训练这个神经网。
学习算法 trainlm 适用问题类型
函数拟合
收敛性能
收敛快,误差小
占用存储空间
大
其他特点
性能随网络规模 增大而变差 性能随网络训练 误差减小而变差 尤其适用于网络 规模较大的情况 计算量岁网络规 模的增大呈几何 增长 适用于提前停止 的方法
MATLAB中的神经网络工具箱详解
MATLAB中的神经网络工具箱详解神经网络是一种模拟人脑神经系统工作方式的计算模型，广泛应用于科学、工程和金融等领域。
而在MATLAB软件中，也有专门的神经网络工具箱，提供了丰富的功能和算法，用于实现神经网络的建模、训练和应用。
本文将对MATLAB中的神经网络工具箱进行详细的解析和介绍。
一、神经网络基础知识在深入了解MATLAB神经网络工具箱之前，我们首先来了解一些神经网络的基础知识。
1. 神经元和激活函数神经元是神经网络的基本单位，它接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数将输入转化为输出。
在MATLAB中，可以使用`newff`函数创建一个前馈神经网络，可以通过`sim`函数进行网络的模拟和计算。
2. 训练算法神经网络的训练是指通过一系列的输入和输出样本来调整网络的参数，使得网络能够正确地学习和推断。
常用的训练算法包括误差逆传播算法（Backpropagation）、Levenberg-Marquardt算法等。
在MATLAB中，可以使用`train`函数进行网络的训练，可以选择不同的训练算法和参数。
二、MATLAB神经网络工具箱的使用1. 创建神经网络对象在MATLAB中，可以使用`newff`函数创建一个前馈神经网络对象，该函数的参数包括网络的结构、激活函数等。
例如，`net = newff(input, target, hiddenSize)`可以创建一个具有输入层、隐藏层和输出层的神经网络对象。
2. 设置神经网络参数创建神经网络对象后，可以使用`setwb`函数设置网络的权重和偏置值，使用`train`函数设置网络的训练算法和参数。
例如，`setwb(net, weights, biases)`可以设置网络的权重和偏置值。
3. 神经网络的训练神经网络的训练是通过提供一系列的输入和输出样本，调整网络的参数使得网络能够正确地学习和推断。
在MATLAB中，可以使用`train`函数进行网络的训练，该函数的参数包括训练集、目标值、训练算法和其他参数。
【优选文档】MATLAB神经网络工具箱中的函数属性及其参数定义PPT
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：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：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属性：该属性定义了网络当前性能函数
（３）trainFcn属性：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：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。
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）
关，其值为 以及它们之间的连接关系。
（４）initFcn属性：net.
的布尔型向量（0或1）。
（１）size属性： net.
（（２３） ）du（issetard７nacteaF属）cn性属：o性nue：tt.npetu. tConnect属性：属性定义1各 网N 络层是否作为输出 层，其值为 的布尔型向量（0或1）。 （２）userdata属性：net.
以（及５它 ）们n（e之tIn间９pu的tF连）cn接属关n性系u：。mnet.Outputs：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 （３）learnFcn属性：net.
1 N 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）
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课件
MATLAB神经网络工具箱中的函数属性及 其参数定义
1
3.1 MATLAB神经网络工具箱中的网络对 象
在MATLAB中把定义的神经网络看作一个对象，对象还 包括一些子对象：输入向量、网络层、输出向量、目标向 量、权值向量和阈值向量等，这样网络对象和各子对象的 属性共同确定了神经网络对象的特性。网络属性除了只读 属性外，均可以按照约定的格式和属性的类型进行设置、 修改、引用等。引用格式为：
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。
MATLAB神经网络工具箱中的函数属性及 其参数定义
11
3.3 MATLAB神经网络工具箱中的网
提供了增加关于第 个网络层目标向量的用户信息的地
方，它预先只定义一个字i 段，其值为一提示信息
MATLAB神经网络工具箱中的函数属性及 其参数定义
15
3.3 MATLAB神经网络工具箱中的网 络子对象属性
5．阈值向量
（１）initFcn属性：net.biases{i}.initFcn，该属性定义了第
14
3.3 MATLAB神经网络工具箱中的网 络子对象属性
4．目标向量
（１）size属性：net.targets{i}.size，该属性定义了第 层
网络目标向量中元素的个数，其值为第 元的数目（yers{i}.size）。
层网络神i 经
i
（２）userdata属性：net.targets{i}.userdata，该属性为用户
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。
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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。