MATLAB神经网络工具箱函数详解

"MATLAB神经网络工具箱是用于构建、训练和分析神经网络的一个强大工具集，适合MATLAB 5.3及以上版本。这个工具箱包含多种函数，用于创建不同类型的神经网络，如感知器、前馈网络、径向基网络等，并提供了网络应用、权函数、输入函数、传递函数、初始化和性能分析等功能。用户可以利用这些函数进行神经网络的建模、训练和优化。" 在MATLAB神经网络工具箱中，主要包含了以下几个方面的函数： 1. **网络创建函数**：用于构建不同结构的神经网络模型。 - `newp`：创建感知器网络。 - `newlind`和`newlin`：创建线性层。 - `newff`和`newcf`：创建前馈型反向传播（BP）网络，`newcf`用于多层前馈网络。 - `newfftd`：创建带有输入延迟的前馈BP网络。 - `newrb`和`newrbe`：创建径向基网络，`newrbe`是严格的版本。 - `newgrnn`：设计广义回归神经网络。 - `newpnn`：构建概率神经网络。 - `newc`：创建竞争层。 - `newsom`：创建自组织特征映射网络。 - `newhop`：创建Hopfield递归网络。 - `newelm`：创建Elman递归网络。 2. **网络应用函数**：用于操作和训练已创建的网络。 - `sim`：仿真神经网络的运行。 - `init`：初始化网络参数。 - `adapt`：进行网络的自适应学习。 - `train`：训练神经网络模型。 3. **权函数**：定义网络连接权重的特性。 - `dotprod`：权函数的点积运算。 - `ddotprod`：权函数点积的导数。 - `dist`：欧几里得距离权函数。 - `normprod`：规范点积权函数。 - `negdist`：负距离权函数。 - `mandist`：曼哈顿距离权函数。 - `linkdist`：Link距离权函数。 4. **网络输入函数**：处理网络输入信号。 - `netsum`：计算网络输入的求和。 - `dnetsum`：网络输入求和的导数。 5. **传递函数**：定义神经元的激活函数。 - `hardlim`：硬限幅传递函数。 - `hardlims`：对称硬限幅传递函数。 - `purelin`：线性传递函数。 - `tansig`：正切S型传递函数。 - `logsig`：对数S型传递函数。 - `dpurelin`：线性传递函数的导数。 - `dtansig`：正切S型传递函数的导数。 - `dlogsig`：对数S型传递函数的导数。 - `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**：设定网络初始状态。 - `initlay`：层间网络的初始化。 - `initwb`：设置阈值和权值的初始化。 - `initzero`：零权/阈值初始化。 - `initnw`：Nguyen-Widrow初始化方法。 - `initcon`：Conscience阈值初始化。 - `midpoint`：中点权值初始化。 7. **性能分析函数**：评估网络的性能指标。 - `mae`：计算均值绝对误差。 - `mse`：计算均方差。 - `msereg`：均方差加上正则化项。 - `dmse`：均方差的导数。 这些函数的使用可以帮助用户在MATLAB环境中实现复杂的神经网络模型，进行数据拟合、分类、预测等多种任务。通过组合不同的网络结构、权函数、传递函数和初始化方法，用户可以根据实际问题的需求定制合适的神经网络模型，并利用训练和性能分析函数优化模型参数，以达到最佳预测或分类效果。在实践中，通常需要结合MATLAB的帮助文档深入理解各个函数的具体用法，以便更好地利用神经网络工具箱进行建模和分析。