• matlab神经网络函数


    1.设计函数

    solvein    设计线性网络;                solverb   设计径向基网络;                      solverbe    设计精确的径向基网络;

    solvehop  设计Hopfield网络。

    2.传递函数

    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;                   satlin  饱和线性传递函数;

    satlins  对称饱和线性传递函数;     radbas   径向基传递函数;              dist  计算矢量间的距离;

    compet  自组织映射传递函数;       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。

     3.学习规则

    learnp   感知层学习规则;                 learnpn  规范感知层学习规则;             learnbp   BP学习规则;

    learnbpm   带动量项的BP学习规则;     learnlm  Levenberg-Marquardt学习规则;

    learnwh   Widrow-Hoff学习规则;          learnk  Kohonen学习规则;  learncon  Conscience阈值学习函数;

    learnsom  自组织映射权学习函数;       learnh  Hebb学习规则;       learnhd  退化的Hebb学习规则;

    learnis  内星学习规则;           learnos 外星学习规则;

    4.网络创建函数

    newp  创建感知器网络;           newlind   设计一线性层;           newlin   创建一线性层;

    newff   创建一前馈BP网络;     newcf   创建一多层前馈BP网络;   newfftd  创建一前馈输入延迟BP网络;

    newrb  设计一径向基网络;        newrbe   设计一严格的径向基网络;      newgrnn  设计一广义回归神经网络;

    newpnn     设计一概率神经网络;       newc创建一竞争层;    newsom   创建一自组织特征映射;

    newhop   创建一Hopfield递归网络;     newelm  创建一Elman递归网络;

    5.网络应用函数

    sim  仿真一个神经网络;          init  初始化一个神经网络;       adapt   神经网络的自适应化;

    train    训练一个神经网络。

    6.训练函数

    trainwb  网络权与阈值的训练函数;             traingd   梯度下降的BP算法训练函数;

    traingdm  梯度下降w/动量的BP算法训练函数;     traingda   梯度下降w/自适应lr的BP算法训练函数;

    traingdx   梯度下降w/动量和自适应lr的BP算法训练函数;    trainlm   Levenberg-Marquardt的BP算法训练函数;

    trainwbl  每个训练周期用一个权值矢量或偏差矢量的训练函数;       trainc   训练竞争层;

    trainfm  训练特性图;         trainlvq   训练LVQ网络;      trainelm  训练Elman递归网络;

    trainbpx   利用快速传播训练网络;          trainsm 训练自组织映射网络;         trainp  利用感知层规则训练感知层;

     trainpn  利用规范感知层规则训练感知层;      trainbp   用BP算法训练前向网络;  

    trainbpx  用快速BP算法训练前向网络;            trainlm   用Levenberg-Marquardt算法训练前向网络;

    trainwh  用Widrow-Hoff规则训练线性层。

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