MATLAB神经网络工具箱主要函数详解

"MATLAB神经网络工具箱包含了一系列用于创建、训练和应用神经网络的函数。这些函数适用于MATLAB 5.3及以上版本，并且在本文档中仅列出了函数名称，详细信息需要参考MATLAB的帮助文档。" MATLAB神经网络工具箱提供了丰富的功能，从网络创建到训练和分析，涵盖了多种类型的神经网络模型。以下是一些关键函数的详细说明： 1. **网络创建函数**： - `newp`：创建基础的感知器网络。 - `newlind` 和 `newlin`：设计和创建线性层。 - `newff` 和 `newcf`：创建前馈反向传播（BP）网络，`newff`是基本版本，`newcf`用于多层网络。 - `newfftd`：创建带有输入延迟的前馈BP网络。 - `newrb` 和 `newrbe`：构建径向基函数（RBF）网络，`newrbe`是严格的RBF网络。 - `newgrnn`：设计广义回归神经网络（GRNN）。 - `newpnn`：创建概率神经网络。 - `newc`、`newsom`、`newhop` 和 `newelm`：分别创建竞争层、自组织特征映射、Hopfield递归网络和Elman递归网络。 2. **网络应用函数**： - `sim`：用于模拟或运行神经网络，计算网络的输出。 - `init`：初始化网络参数，如权重和阈值。 - `adapt`：实现网络的自适应学习过程。 - `train`：核心训练函数，调整网络权重以优化性能。 3. **权函数**： - `dotprod` 和 `ddotprod`：计算权函数的点积及其导数。 - `dist`：欧氏距离权函数。 - `normprod`：规范点积权函数。 - `negdist`：负距离权函数。 - `mandist`：曼哈顿距离权函数。 - `linkdist`：链接距离权函数。 4. **网络输入函数**： - `netsum`：计算网络输入的总和。 - `dnetsum`：其导数，用于网络训练过程中的梯度计算。 5. **传递函数**： - `hardlim` 和 `hardlims`：硬限幅传递函数，用于限制网络的输出在特定范围内。 - `purelin`：线性传递函数，提供线性关系。 - `tansig`：正切S型传递函数，常用于非线性问题。 - `logsig`：对数S型传递函数，提供S曲线形的非线性变换。 - `dpurelin`, `dtansig` 和 `dlogsig`：分别是上述传递函数的导数，用于反向传播算法。 6. **初始化函数**： - `initlay`：初始化层与层之间的网络结构。 - `initwb`：初始化权重和阈值。 - `initzero`：所有权重或阈值初始化为零。 - `initnw`：Nguyen-Widrow初始化方法，常用于随机初始化权重。 - `initcon`：Conscience阈值初始化。 - `midpoint`：中点权重初始化，使初始权重接近数据的平均值。 7. **性能分析函数**： - `mae`：计算均值绝对误差，衡量预测与实际值的平均差异。 - `mse`：计算均方差，评估预测误差的平方和。 - `msereg`：均方差带权重的性能分析。 - `dmse`：计算均方差的导数，用于训练过程中的梯度计算。 这些函数共同构成了MATLAB神经网络工具箱的核心，使得用户能够灵活地构建和训练各种类型的神经网络模型，解决复杂的问题，例如分类、回归、模式识别等。通过组合使用这些函数，开发者可以定制适合特定任务的神经网络架构，并进行有效的学习和性能评估。