MATLAB神经网络工具箱详解及应用

"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。