MATLAB神经网络工具箱主要函数详解

"本文档是关于MATLAB神经网络工具箱中的函数介绍，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专用模块，它提供了丰富的函数来实现不同类型的神经网络模型。以下是对这些关键函数的详细解释： 1. **网络创建函数**： - `newp`：创建基础的感知器网络。 - `newlind/newlin`：设计并创建线性层。 - `newff/newcf`：创建前馈反向传播（BP）网络，`newcf`用于多层结构。 - `newfftd`：创建具有输入延迟的前馈BP网络。 - `newrb/newrbe`：构建径向基函数（RBF）网络，`newrbe`为严格RBF网络。 - `newgrnn`：设计广义回归神经网络（GRNN）。 - `newpnn`：创建概率神经网络。 - `newc/newsom`：创建竞争层，`newsom`用于自组织特征映射。 - `newhop/newelm`：构建Hopfield递归网络和Elman递归网络。 2. **网络应用函数**： - `sim`：用于模拟或运行神经网络，计算网络输出。 - `init`：初始化网络权重和阈值。 - `adapt`：执行网络的自适应过程。 - `train`：训练神经网络，调整权重以优化性能。 3. **权函数**： - `dotprod`：计算权值的点积。 - `ddotprod`：计算权值点积的导数。 - `dist`：计算欧几里得距离权函数。 - `normprod`：实现规范点积权函数。 - `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`：计算网络输入的加权和。 - `dnetsum`：计算网络输入和的导数。 5. **传递函数**： - `hardlim`：应用硬限幅非线性传递函数。 - `hardlims`：对称的硬限幅传递函数。 - `purelin`：线性传递函数。 - `tansig`：正切S型（tanh）传递函数。 - `logsig`：对数S型（logistic）传递函数。 - `dpurelin`，`dtansig`，`dlogsig`：对应传递函数的导数。 - `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`：初始化层与层之间的网络参数。 - `initwb`：初始化权重和阈值。 - `initzero`：设置所有权重或阈值为零。 - `initnw`：Nguyen-Widrow初始化方法。 - `initcon`：Conscience阈值初始化方法。 - `midpoint`：中点权值初始化方法。 7. **性能分析函数**： - `mae`：计算均值绝对误差，评估预测与实际值的差异。 - `mse`：计算均方差，另一种衡量误差的标准。 - `msereg`：带正则化的均方差。 - `dmse`：计算均方差的导数，用于优化过程。 这些函数构成了神经网络工具箱的基础，允许用户构建复杂的神经网络模型，并进行训练、分析和优化。在实际应用中，通常需要结合MATLAB的帮助文档，了解每个函数的具体用法和参数，以便更有效地使用这些工具。