MATLAB神经网络工具箱主要函数详解

"MATLAB神经网络工具箱是用于构建、训练和分析神经网络的软件包，支持多种类型的网络结构和函数。本文档列举了适用于MATLAB5.3及以上版本的神经网络工具箱中的主要函数，但仅列出了函数名，详细信息需参考MATLAB的帮助文档。" 在MATLAB神经网络工具箱中，你可以找到以下几类函数： 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`: 创建前馈反向传播（BP）网络。 - `newcf`: 创建多层前馈BP网络。 - `newfftd`: 创建带有输入延迟的前馈BP网络。 - `newrb`: 构建径向基（RBF）网络。 - `newrbe`: 设计严格的径向基网络。 - `newgrnn`: 建立广义回归神经网络（GRNN）。 - `newpnn`: 创建概率神经网络。 - `newc`: 创建竞争层。 - `newsom`: 实现自组织特征映射（SOM）。 - `newhop`: 构建Hopfield递归网络。 - `newelm`: 创建Elman递归网络。 2. **网络应用函数**： - `sim`: 对神经网络进行仿真运行。 - `init`: 初始化网络参数。 - `adapt`: 实现网络的自适应学习。 - `train`: 训练神经网络模型。 3. **权函数**： - `dotprod`: 权函数的点积计算。 - `ddotprod`: 权函数点积的导数。 - `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`: 网络输入的求和操作。 - `dnetsum`: 求和的导数计算。 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`: 层间网络的初始化。 - `initwb`: 初始化阈值和权值。 - `initzero`: 初始化为零权值/阈值。 - `initnw`: Nguyen-Widrow 层初始化。 - `initcon`: Conscience 阈值初始化。 - `midpoint`: 中点权值初始化。 7. **性能分析函数**： - `mae`: 计算均值绝对误差。 - `mse`: 计算均方差。 - `msereg`: 均方差带权重的性能评估。 - `dmse`: 均方差的导数。 这些函数覆盖了神经网络从构建到训练再到性能评估的整个过程，提供了构建复杂神经网络模型所需的各种工具。通过灵活运用这些函数，用户可以设计、优化并分析各种神经网络模型，以解决各种问题，如分类、回归、模式识别等。在实际应用中，需要根据具体任务选择合适的网络结构和函数，并结合MATLAB的帮助文档来深入理解和使用这些工具。