MATLAB神经网络工具箱主要函数详解

"该文档汇总了MATLAB神经网络工具箱中的主要函数，涵盖了网络创建、应用、权函数、网络输入、传递函数、初始化以及性能分析等多个方面，适用于MATLAB5.3及以上版本。" MATLAB神经网络工具箱是用于构建、训练和分析神经网络的强大工具集。以下是对这些关键函数的详细解释： 1. **网络创建函数**: - `newp`: 创建一个简单的感知器网络，用于二分类问题。 - `newlind` 和 `newlin`: 设计和创建线性层，通常用于数据线性可分的情况。 - `newff`: 创建前馈反向传播（BP）网络，是最常用的神经网络类型。 - `newcf`: 创建更复杂的多层前馈BP网络。 - `newfftd`: 用于处理时间延迟的前馈BP网络。 - `newrb` 和 `newrbe`: 构建径向基函数（RBF）网络，适用于非线性映射。 - `newgrnn`: 创建广义回归神经网络（GRNN），用于非线性回归任务。 - `newpnn`: 设计概率神经网络，常用于分类。 - `newc`, `newsom`: 实现竞争层和自组织特征映射，用于特征学习和聚类。 - `newhop` 和 `newelm`: 分别创建Hopfield网络和Elman网络，用于联想记忆和递归学习。 2. **网络应用函数**: - `sim`: 用于模拟或运行神经网络，计算输出结果。 - `init`: 初始化网络权重和阈值。 - `adapt`: 使网络适应新数据。 - `train`: 训练网络，调整权重以优化性能。 3. **权函数**: - `dotprod`: 权值的点积函数。 - `ddotprod`: 权值点积函数的导数，用于反向传播。 - `dist`: 欧氏距离权函数。 - `normprod`: 规范化点积权函数。 - `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`: 计算网络输入的加权和。 - `dnetsum`: 输入函数加权和的导数，用于网络的反向传播。 5. **传递函数**: - `hardlim`: 硬限幅函数，通常用于输出层。 - `hardlims`: 对称硬限幅函数。 - `purelin`: 线性传递函数，适用于线性可分问题。 - `tansig`: 正切S型函数，常用于隐藏层的非线性转换。 - `logsig`: 对数S型函数，另一种常用的隐藏层非线性函数。 - `dpurelin`, `dtansig`, `dlogsig`: 分别是上述传递函数的导数，用于训练过程。 6. **初始化函数**: - `initlay`: 初始化层间连接。 - `initwb`: 初始化网络的权重和阈值。 - `initzero`: 初始化所有权重和阈值为零。 - `initnw`: Nguyen-Widrow初始化方法，用于随机初始化隐藏层权重。 - `initcon`: Conscience阈值初始化方法。 - `midpoint`: 中点权值初始化，使得权重在-1和1之间均匀分布。 7. **性能分析函数**: - `mae`: 计算平均绝对误差，评估预测与实际值的差异。 - `mse`: 均方误差，另一种常见的性能度量。 - `msereg`: 均方误差加上正则化项，用于防止过拟合。 - `dmse`: 均方误差的导数，用于梯度下降训练。 这些函数共同构成了MATLAB神经网络工具箱的核心，使得用户能够方便地构建、训练和评估各种类型的神经网络模型，以解决各种机器学习问题，如分类、回归、聚类等。