MATLAB 神經網路工具箱函式

說明：這裡所列出的函式適用於 matlab5.3 以上版本，為了簡明起見，只列出了函式名，

若需要進一步的說明，請參閱 matlab 的幫助文件。

newp 建立感知器網路 newlind 設計一線性層 newlin 建立一線性層 newff 建立一前饋 bp 網路 newcf 建立一多層前饋 bp 網路 newfftd 建立一前饋輸入延遲 bp 網路 newrb 設計一徑向基網路 newrbe 設計一嚴格的徑向基網路 newgrnn 設計一廣義回歸神經網路 newpnn 設計一概率神經網路 newc 建立一競爭層 newsom 建立一自組織特徵對映 newhop 建立一 hopfield 遞迴網路

newelm 建立一 elman 遞迴網路

sim **乙個神經網路 init 初始化乙個神經網路 adapt 神經網路的自適應化

train 訓練乙個神經網路

dotprod 權函式的點積 ddotprod 權函式點積的導數 dist euclidean 距離權函式 normprod 規範點積權函式 negdist negative 距離權函式 mandist manhattan 距離權函式

linkdist link 距離權函式

netsum 網路輸入函式的求和

dnetsum 網路輸入函式求和的導數

hardlim 硬限幅傳遞函式 hardlims 對稱硬限幅傳遞函式 purelin 線性傳遞函式 tansig 正切 s 型傳遞函式 logsig 對數 s 型傳遞函式 dpurelin 線性傳遞函式的導數 dtansig 正切 s 型傳遞函式的導數 dlogsig 對數 s 型傳遞函式的導數 compet 競爭傳遞函式 radbas 徑向基傳遞函式

satlins 對稱飽和線性傳遞函式

initlay 層與層之間的網路初始化函式 initwb 閾值與權值的初始化函式 initzero 零權/閾值的初始化函式 initnw nguyen_widrow 層的初始化函式 initcon conscience 閾值的初始化函式

midpoint 中點權值初始化函式

mae 均值絕對誤差效能分析函式 mse 均方差效能分析函式 msereg 均方差 w/reg 效能分析函式 dmse 均方差效能分析函式的導數

dmsereg 均方差 w/reg 效能分析函式的導數

learnp 感知器學習函式 learnpn 標準感知器學習函式 learnwh widrow_hoff 學習規則 learngd bp 學習規則 learngdm 帶動量項的 bp 學習規則 learnk kohonen 權學習函式 learncon conscience 閾值學習函式

learnsom 自組織對映權學習函式

adaptwb 網路權與閾值的自適應函式

trainwb 網路權與閾值的訓練函式 traingd 梯度下降的 bp 演算法訓練函式 traingdm 梯度下降 w/動量的 bp 演算法訓練函式 traingda 梯度下降 w/自適應 lr 的 bp 演算法訓練函式 traingdx 梯度下降 w/動量和自適應 lr 的 bp 演算法訓練函式 trainlm levenberg_marquardt 的 bp 演算法訓練函式

trainwbl 每個訓練週期用乙個權值向量或偏差向量的訓練函式

maxlinlr 線性學習層的最大學習率

errsurf 誤差曲面

plotes 繪製誤差曲面 plotep 繪製權和閾值在誤差曲面上的位置

plotsom 繪製自組織對映圖

ind2vec 轉換下標成為向量

vec2ind 轉換向量成為下標向量

gridtop 網路層拓撲函式 hextop 六角層拓撲函式

randtop 隨機層拓撲函式

你的三連擊是對我最大的肯定！！！來讓更多的人看到它吧。。。

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Matlab神經網路工具箱應用簡介

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