MATLAB神经网络对象的属性

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1、神经网络对象的属性1．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)inp

2、utConnect：该属性定义了神经网络的输入层，其值为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，其值为N×N维的布尔量矩阵，其中N为网络的层数。net.layerConnect(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

3、了神经网络的输出层，其值为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

4、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(net

5、.layerWeights{i,j}.delays)中的最大值。2．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。(

6、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，其值为表示自适应函数名称的字符串。(2)initFcn：该

7、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．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，其值为各参数构成的结构体。(3)performParam：该属性定义了网络当

8、前性能函数的各参数，其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（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