MATLAB神经网络工具箱：创建、训练及应用详解

"MATLAB神经网络工具箱提供了一系列函数，用于创建、训练和应用神经网络。这个工具箱涵盖了多种神经元模型和网络结构，适用于不同的任务需求。" 1. **网络创建函数**: - `newp`: 用于创建简单的感知器网络，适合二分类问题。 - `newlind` 和 `newlin`: 创建线性层，常用于线性可分问题。 - `newff`: 创建前馈反向传播（BP）网络，是最常见的神经网络模型，适用于非线性映射。 - `newcf`: 与`newff`类似，但支持更复杂的前馈网络结构。 - `newfftd`: 创建带输入延迟的前馈网络，用于处理序列数据。 - `newrb`, `newrbe`: 用于构建径向基函数（RBF）网络，适合函数逼近和分类。 - `newgrnn`: 广义回归神经网络（GRNN），用于非线性回归。 - `newpnn`: 实现概率神经网络，用于分类。 - `newc`: 创建竞争层，常用于自组织映射网络。 - `newsom`: 创建自组织特征映射网络，用于数据可视化和聚类。 - `newhop` 和 `newelm`: 分别是Hopfield网络和Elman递归网络，用于联想记忆和时间序列预测。 2. **网络应用和训练函数**: - `sim`: 模拟神经网络的运行，计算输出结果。 - `init`: 初始化网络权重和偏置。 - `adapt`: 网络的自适应学习过程。 - `train`: 训练神经网络，调整权重以最小化误差。 3. **权函数**: - `dotprod`: 权值的点积运算。 - `ddotprod`: 点积的导数，用于反向传播中的梯度计算。 - `dist`: 欧氏距离权函数，适用于RBF网络。 - `normprod`, `negdist`, `mandist`, `linkdist`: 不同类型的非欧氏距离权函数，用于不同类型的网络。 4. **网络输入函数**: - `netsum`: 计算神经元的总输入，是网络前向传播的一部分。 - `dnetsum`: 输入函数求和的导数，用于反向传播计算。 5. **传递函数**: - `hardlim`: 硬限幅函数，输出限制在-1和1之间。 - `hardlims`: 对称硬限幅函数，扩展了`hardlim`以处理负输入。 - `purelin`: 线性传递函数，适用于线性可分问题。 - `tansig` 和 `logsig`: 分别是正切S型和对数S型非线性传递函数，广泛应用于非线性映射。 - `dpurelin`, `dtansig`: 传递函数的导数，用于反向传播更新权重。 神经网络工具箱不仅提供了丰富的函数，还支持有监督和无监督学习，以及直接设计网络。无监督学习常用于数据聚类和自组织。工具箱的灵活性使得用户可以根据具体任务选择合适的网络结构和学习算法。此外，其图形用户界面和新的运算法则使神经网络的建模和分析更加直观。通过理解这些基本概念和工具箱的使用，用户可以在多个领域，如模式识别、控制、金融等，构建有效的神经网络模型。