matlab神经网络工具箱函数

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1、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Hopfiel

2、d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distEuclidean距离权函数normprod规范点积权函数negdistNegative距离权函数mandistManhattan距离权函数linkdistLink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

3、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initnwNguyen_Widrow层的初始化函数initconConscience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

4、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learnwhWidrow_Hoff学习规则learngdBP学习规则learngdm带动量项的BP学习规则learnkKohonen权学习函数learnconConscience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train

5、gd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trainlmLevenberg_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vec

6、2ind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