MATLAB神经网络工具箱详解及应用
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更新于2024-11-14
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"这篇文档主要介绍了如何在MATLAB环境下运用神经网络工具箱进行网络创建、应用、权函数、传递函数的设置以及初始化和性能分析。它涵盖了多种类型的神经网络,如感知器、前馈网络、径向基网络、竞争层等,并提供了训练和模拟神经网络的关键函数。此外,还涉及到了不同类型的传递函数和初始化方法,以及性能评估指标。"
MATLAB神经网络工具箱是专门用于构建、训练和模拟神经网络的软件包,适合于MATLAB5.3及以上版本。这个工具箱提供了一系列的函数,便于用户进行神经网络的设计和优化。
1. 网络创建函数:
- newp:创建简单的感知器网络。
- newlind/newlin:设计和创建线性层。
- newff:构建前馈反向传播(BP)网络。
- newcf:创建多层前馈BP网络。
- newfftd:前馈输入延迟BP网络。
- newrb/newrbe:构建径向基(RBF)网络,其中newrbe是严格的RBF网络。
- newgrnn:设计广义回归神经网络(GRNN)。
- newpnn:实现概率神经网络(PNN)。
- newc/newsom:创建竞争层,用于自组织特征映射。
- newhop/newelm:建立Hopfield递归网络和Elman递归网络。
2. 网络应用函数:
- sim:模拟或运行神经网络。
- init:初始化网络参数。
- adapt:实现网络的自适应调整。
- train:对网络进行训练。
3. 权函数:
- dotprod/ddotprod:点积权函数及其导数。
- dist:欧氏距离权函数。
- normprod/negdist/mandist/linkdist:不同类型的规范化或距离权函数。
4. 网络输入函数:
- netsum/dnetsum:计算网络输入的总和及导数。
5. 传递函数:
- hardlim/hardlims:硬限幅传递函数。
- purelin:线性传递函数。
- tansig/logsig:正切S型和对数S型传递函数,常用于隐藏层。
- dpurelin/dtansig/dlogsig:相应传递函数的导数。
- compet/radbas/satlins:竞争传递函数、径向基传递函数和对称饱和线性传递函数。
6. 初始化函数:
- initlay:层间网络初始化。
- initwb:阈值和权重初始化。
- initzero:设置零权重/阈值。
- initnw:Nguyen-Widrow初始化方法。
- initcon:Conscience阈值初始化。
- midpoint:中点权值初始化方法。
7. 性能分析函数:
- mae/mse/msereg:计算平均绝对误差、均方误差和加权均方误差。
- dmse:均方误差的导数,用于梯度下降法。
通过这些函数,用户可以构建复杂的神经网络模型,训练数据,评估网络性能,并进行优化。这些工具使MATLAB成为研究和应用神经网络的强大平台。
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