MATLAB神经网络工具箱中的函数属性及其参数定义

MATLAB神经网络中各函数用法及一些要点（一）MATLAB神经网络中各函数用法及一些要点（一）1.网络建立函数MATLAB中的`feedforwardnet`函数用于建立前向神经网络。

它可以定义网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数、激活函数等。

例如，以下代码定义了一个具有10个输入、20个隐藏和1个输出节点的网络：```matlabnet = feedforwardnet([20]);```2.数据准备函数在训练网络之前，我们需要将输入数据和目标数据进行适当的格式转换。

`con2seq`函数可将连续数据转换为一个序列对象，`tonndata`函数则可以将数据转换为网络所需的格式。

例如：```matlabinputs = tonndata(input_data,false,false);targets = tonndata(target_data,false,false);```3.网络训练函数网络训练是神经网络的核心部分。

`train`函数用于训练网络，可采用不同的训练算法，如`trainlm`（Levenberg-Marquardt算法）或`traingdx`（自适应学习率的梯度下降算法）。

以下是训练网络的示例代码：```matlabnet.trainFcn = 'trainlm';net = train(net,inputs,targets);```4.网络仿真函数训练完成后，我们可以使用网络进行仿真和预测。

`sim`函数可用于进行网络仿真。

以下是使用已训练网络进行仿真的示例代码：```matlaboutputs = sim(net,inputs);```5.性能评估函数在训练和测试网络时，了解网络的性能表现是很重要的。

MATLAB提供了许多性能评估函数，如`mse`（均方误差）和`perform`（性能度量）。

例如：```matlabperf = mse(targets,outputs);```6.提取网络权重和偏差有时候我们需要访问网络的权重和偏差参数。

绘制三维图形clear all;[x,y]=meshgrid(-8:0.1:8);z=sinc(x);mesh(x,y,z);效果图如下set(gcf,'color','w');设置图形窗口背景为白色修改z的赋值clear all;[x,y]=meshgrid(-10:0.3:10);r=sqrt(x.^2+y.^2)+eps;z=sin(r)./r;mesh(x,y,z)初始化函数clear all;net=newp([0,1;-2,2],1);disp('³õʼ»¯Ö®Ç°µÄȨֵÊÇ£º')w1=net.iw{1,1}disp('³õʼ»¯Ö®Ç°µÄ·§ÖµÎª')b1=net.b{1}net.iw{1,1}=[5,6];disp('¡£¡£¡£È¨ÖµÎª')w2=net.iw{1,1}net.b{1}=7;disp('·§ÖµÎª')b2=net.b{1}net=init(net);利用网络初始化复原网络权值和阀值w3=net.iw{1,1}b3=net.b{1}例子：利用init函数将网络输入的权值与阀值改变为随机数>>clear all;net=newp([0,1;-2,2],1);net.inputweights{1,1}.initFcn='rands';net.biases{1}.initFcn='rands';net=init(net);检验权值和阀值w=net.iw{1,1}b=net.b{1}w=0.8116-0.7460b=0.6294>>plotpv函数：用于在坐标中绘制给定的样本点及其类别plotpc函数：用于绘制感知器分界线clear all;p=[-0.5,-0.5,0.3,-0.1,-0.8;-0.5,0.5,-0.5,1.0,0.0]; t=[1,1,0,0,0];plotpv(p,t);绘制样本节点net=newp([-40,1;-1,50],1);hold onlinehandles=plotpc(net.IW{1},net.b{1});net.adaptParam.passes=3;linehandle=plotpc(net.IW{1},net.b{1});for a=1:25[net,y,e]=adapt(net,p,t);linehandle=plotpc(net.iw{1},net.b{1},linehandle);drawnow;endtitle('the kind of xiangliang')在matlab中提供了sim函数，对于神经网络进行仿真，格式：[y,pf,af,perf]=sim(net,p,pi,ai,t)[y,pf,af]=sim(net,{q ts},pi,ai)设计一个输入为二维向量的感知器网络，其边界值已定。

基于matlab BP 神经网络参数详解（1）生成BP网络=net newff PR S S SNl TF TF TFNl BTF BLF PF(,[1 2...],{ 1 2...},,,) PR：由R维的输入样本最小最大值构成的2R⨯维矩阵。

S S SNl：各层的神经元个数。

[1 2...]{ 1 2...}TF TF TFNl：各层的神经元传递函数。

BTF：训练用函数的名称。

（2）网络训练=net tr Y E Pf Af train net P T Pi Ai VV TV[,,,,,] (,,,,,,)（3）网络仿真=Y Pf Af E perf sim net P Pi Ai T[,,,,] (,,,,)BP网络的训练函数训练方法训练函数梯度下降法traingd有动量的梯度下降法traingdm自适应lr梯度下降法traingda自适应lr动量梯度下降法traingdx弹性梯度下降法trainrptraincgfFletcher-Reeves共轭梯度法Ploak-Ribiere共轭梯度法traincgpPowell-Beale共轭梯度法traincgb量化共轭梯度法trainscg拟牛顿算法trainbfg一步正割算法trainoss Levenberg-Marquardt trainlmBP网络训练参数训练参数参数介绍训练函数net.trainParam.epochs最大训练次数（缺省为10）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.goal训练要求精度（缺省为0）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.lr学习率（缺省为0.01）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.max_fail最大失败次数（缺省为5）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.min_grad最小梯度要求（缺省为1e-10）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.show显示训练迭代过程（NaN表示不显示，缺省为25）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.time最大训练时间（缺省为inf）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm net.trainParam.mc动量因子（缺省0.9）traingdm、traingdxnet.trainParam.lr_inc学习率lr增长比（缺省为1.05）traingda、traingdxnet.trainParam.lr_dec学习率lr下降比（缺省为0.7）traingda、traingdxnet.trainParam.max_perf_inc表现函数增加最大比（缺省为1.04）traingda、traingdxnet.trainParam.delt_inc权值变化增加量（缺省为1.2）trainrpnet.trainParam.delt_dec权值变化减小量（缺省为0.5）trainrpnet.trainParam.delt0初始权值变化（缺省为0.07）trainrpnet.trainParam.deltamax权值变化最大值（缺省为50.0）trainrpnet.trainParam.searchFcn一维线性搜索方法（缺省为srchcha）traincgf、traincgp、traincgb、trainbfg、trainossnet.trainParam.sigma因为二次求导对权值trainscg调整的影响参数（缺省值5.0e-5）mbdatrainscgHessian矩阵不确定性调节参数（缺省为5.0e-7）net.trainParam.men_redtrainlm控制计算机内存/速uc度的参量，内存较大设为1，否则设为2（缺省为1）net.trainParam.mutrainlmμ的初始值（缺省为0.001）net.trainParam.mu_dectrainlmμ的减小率（缺省为0.1）net.trainParam.mu_inctrainlmμ的增长率（缺省为10）net.trainParam.mu_maxtrainlmμ的最大值（缺省为1e10）。

matlab神经网络工具箱简介MATLAB软件中包含MATLAB神经网络工具箱，工具箱以人工神经网络为基础，只要根据自己需要调用相关函数，就可以完成网络设计、权值初始化、网络训练等，MATLAB神经网络工具箱包括的网络有感知器、线性网络、BP神经网络、径向基网络、自组织网络和回归网络，BP神经网络工具箱主要包括newff，sim和train三个神经网络函数各函数的解释如下：1 newff：：：：BP神经网络参数设置函数神经网络参数设置函数神经网络参数设置函数神经网络参数设置函数函数功能：构建一个BP神经网络。

函数形式：net = newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)P：输入数据矩阵T：输出数据矩阵S：隐含层节点数TF：节点传递函数，包括硬限幅传递函数hardlim，对称硬限幅传递函数hardlims，线性传递函数purelin，正切S型传递函数tansig，对数S型传递函数logsigBTF：训练函数，包括梯度下降BP算法训练函数traingd，动量反传的梯度下降BP算法训练函数traingdm，动态自适应学习率的梯度下降BP算法训练函数traingda，动量反传和动态自适应学习率的梯度下降BP算法训练函数traingdx，Levenberg_Marquardt 的BP算法训练函数trainlmBLF：网络学习函数，包括BP学习规则learngd，带动量项的BP 学习规则learngdmPF：性能分析函数，包括均值绝对误差性能分析函数mae，均方差性能分析函数mse IPF：输入处理函数OPF：输出处理函数DDF：验证数据划分函数一般在使用过程中设置前六个参数，后四个参数采用系统默认参数。

2 train：：：：BP神经网络训练函数神经网络训练函数神经网络训练函数神经网络训练函数函数功能：用训练数据训练BP神经网络。

函数形式：[net,tr] = train(NET,X,T,Pi,Ai)NET：待训练网络X：输入数据矩阵T：输出数据矩阵Pi：初始化输入层条件Ai：初始化输出层条件net：训练好的网络tr：训练过程记录一般在使用过程中设置前三个参数，后两个参数采用系统默认参数。

Matlab中的神经网络工具箱介绍与使用神经网络是一种模拟人脑思维方式的计算模型，它通过由多个神经元组成的网络，学习数据的特征和规律。

在计算机科学领域，神经网络被广泛应用于模式识别、数据挖掘、图像处理等诸多领域。

Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了专门用于神经网络设计和实现的工具箱。

本文将介绍Matlab中的神经网络工具箱，并探讨其使用方法。

一、神经网络工具箱的概述Matlab中的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）是一款用于构建和训练神经网络的软件包。

它提供了丰富的函数和工具，可用于创建不同类型的神经网络结构，如前向神经网络、反向传播神经网络、径向基函数神经网络等。

神经网络工具箱还包括了各种训练算法和性能函数，帮助用户对神经网络进行优化和评估。

二、神经网络的构建与训练在使用神经网络工具箱前，我们需要先了解神经网络的基本结构和原理。

神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都包含多个神经元。

输入层接受外部输入数据，通过权重和偏置项传递给隐藏层，最终输出到输出层，形成网络的输出结果。

构建神经网络的第一步是定义网络的结构，可以使用神经网络工具箱中的函数创建不同层和神经元的结构。

例如，使用feedforwardnet函数可以创建一个前向神经网络，输入参数指定了每个隐藏层的神经元数量。

然后，可以使用train函数对神经网络进行训练。

train函数可以选择不同的训练算法，如标准反向传播算法、Levenberg-Marquardt算法等。

通过设置训练参数，例如训练迭代次数和学习速率等，可以对网络进行优化。

三、神经网络的应用案例神经网络在许多领域都有广泛的应用，下面以图像分类为例，介绍如何使用神经网络工具箱来训练一个图像分类器。

首先，我们需要准备训练数据和测试数据。

训练数据通常包含一组已经标记好的图像和相应的标签。

为了方便处理，我们可以将图像转化为一维向量，并将标签转化为二进制编码。

MATLAB中的神经网络工具箱详解神经网络是一种模拟人脑神经系统工作方式的计算模型，广泛应用于科学、工程和金融等领域。

而在MATLAB软件中，也有专门的神经网络工具箱，提供了丰富的功能和算法，用于实现神经网络的建模、训练和应用。

本文将对MATLAB中的神经网络工具箱进行详细的解析和介绍。

一、神经网络基础知识在深入了解MATLAB神经网络工具箱之前，我们首先来了解一些神经网络的基础知识。

1. 神经元和激活函数神经元是神经网络的基本单位，它接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数将输入转化为输出。

在MATLAB中，可以使用`newff`函数创建一个前馈神经网络，可以通过`sim`函数进行网络的模拟和计算。

2. 训练算法神经网络的训练是指通过一系列的输入和输出样本来调整网络的参数，使得网络能够正确地学习和推断。

常用的训练算法包括误差逆传播算法（Backpropagation）、Levenberg-Marquardt算法等。

在MATLAB中，可以使用`train`函数进行网络的训练，可以选择不同的训练算法和参数。

二、MATLAB神经网络工具箱的使用1. 创建神经网络对象在MATLAB中，可以使用`newff`函数创建一个前馈神经网络对象，该函数的参数包括网络的结构、激活函数等。

例如，`net = newff(input, target, hiddenSize)`可以创建一个具有输入层、隐藏层和输出层的神经网络对象。

2. 设置神经网络参数创建神经网络对象后，可以使用`setwb`函数设置网络的权重和偏置值，使用`train`函数设置网络的训练算法和参数。

例如，`setwb(net, weights, biases)`可以设置网络的权重和偏置值。

3. 神经网络的训练神经网络的训练是通过提供一系列的输入和输出样本，调整网络的参数使得网络能够正确地学习和推断。

在MATLAB中，可以使用`train`函数进行网络的训练，该函数的参数包括训练集、目标值、训练算法和其他参数。

MATLAB神经网络训练参数解释
MATLAB中的神经网络训练参数是针对通用反向传播算法而言的。

这
种算法是用来训练神经网络的基本算法，它是持续改善网络输出的结果，
以实现基于训练数据的最佳准确性。

MATLAB中的神经网络训练参数可以
提高网络的收敛速度，减少训练时间，并获得最佳性能。

神经网络训练参数包括：学习率、衰减系数、动量、网络反馈延迟、
网络拟合度、权重初始化、训练最大次数、隐藏层单元数以及最小残差等。

学习率是指神经网络的学习速度，它决定了神经网络训练时权重如何
更新。

其值越大，更新步骤越大，但同时也会增加训练的风险，容易导致
网络过拟合和网络收敛速度减慢。

衰减系数是指学习率在训练过程中的减少情况。

一般来说，随着训练
次数增加，学习率也会随之减少，以避免网络过拟合，因此需要设置衰减
系数来控制学习率。

动量是指在学习过程中梯度下降的速度，动量可以提高学习效率，以
便更快地拟合训练数据，并且可以有效降低震荡现象的发生。

网络反馈延迟是指在网络中的输入、输出和控制回路的延迟时间。

Matlab工具箱中的BP与RBF函数Matlab神经网络工具箱中的函数非常丰富，给网络设置合适的属性，可以加快网络的学习速度，缩短网络的学习进程。

限于篇幅，仅对本章所用到的函数进行介绍，其它的函数及其用法请读者参考联机文档和帮助。

1 BP与RBF网络创建函数在Matlab工具箱中有如表1所示的创建网络的函数，作为示例，这里只介绍函数newff、newcf、newrb和newrbe。

表 1 神经网络创建函数(1) newff函数功能：创建一个前馈BP神经网络。

调用格式：net = newff(PR,[S1 S2...S Nl],{TF1 TF2...TF Nl},BTF,BLF,PF) 参数说明：•PR - R个输入的最小、最大值构成的R×2矩阵；•S i–S NI层网络第i层的神经元个数；•TF i - 第i层的传递函数，可以是任意可导函数，默认为'tansig'，可设置为logsig，purelin等；•BTF -反向传播网络训练函数，默认为'trainlm'，可设置为trainbfg，trainrp，traingd等；•BLF -反向传播权值、阈值学习函数，默认为'learngdm'；•PF -功能函数，默认为'mse'；(2) newcf函数功能：创建一个N层的层叠(cascade)BP网络调用格式：net = newcf(Pr,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) 参数同函数newff。

(3) newrb函数功能：创建一个径向基神经网络。

径向基网络可以用来对一个函数进行逼近。

newrb函数用来创建一个径向基网络，它可以是两参数网络，也可以是四参数网络。

在网络的隐层添加神经元，直到网络满足指定的均方误差要求。

调用格式：net = newrb(P,T,GOAL,SPREAD)参数说明：•P：Q个输入向量构成的R×Q矩阵；•T：Q个期望输出向量构成的S×Q矩阵；•GOAL：均方误差要求，默认为0。

matlab lstm 参数理解
LSTM（长短期记忆）是一种循环神经网络（RNN）的变体，
特别适用于处理和预测时间序列数据。

在Matlab中，可以使
用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）中的函数和类
来实现LSTM模型。

LSTM模型的参数包括：
1. 输入维度（InputSize）：输入数据的特征维度。

2. LSTM单元数量（NumHiddenUnits）：LSTM层中的神经元
数量。

3. 输出维度（OutputSize）：输出数据的维度。

4. 循环模式（RecurrentMode）：LSTM层的循环连接模式，
可以是'full'（完全连接）、'last'（只连接最后一层）或者
'sequence'（连接所有层）。

5. 错误函数（ErrorFunction）：评估模型性能的损失函数，常
见的有均方误差（mse）和交叉熵（crossentropy）等。

6. 迭代次数（MaxEpochs）：训练的最大迭代次数。

7. 学习率（LearningRate）：控制模型参数更新速度的学习率。

8. 正则化（Regularization）：用于控制过拟合的正则化方法，如L1、L2正则化等。

9. 优化算法（Optimizer）：用于优化模型参数的算法，如随
机梯度下降（SGD）或Adam等。

10. mini-batch大小（MiniBatchSize）：每次迭代使用的训练
样本数量。

理解这些参数可以帮助你根据具体的问题和数据特点来选择和调整LSTM模型，在训练过程中获得更好的性能和效果。

BP神经网络matlab详细参数基于matlab BP 神经网络参数详解（1）生成BP 网络(,[1 2...],{ 1 2...},,,)net newff PR S S SNl TF TF TFNl BTF BLF PF =PR ：由R 维的输入样本最小最大值构成的2R ?维矩阵。

[1 2...]S S SNl ：各层的神经元个数。

{ 1 2...}TF TF TFNl ：各层的神经元传递函数。

BTF ：训练用函数的名称。

（2）网络训练[,,,,,] (,,,,,,)net tr Y E Pf Af train net P T Pi Ai VV TV =（3）网络仿真[,,,,] (,,,,)Y Pf Af E perf sim net P Pi Ai T =BP 网络的训练函数训练方法训练函数梯度下降法traingd 有动量的梯度下降法 traingdm 自适应lr 梯度下降法traingda自适应lr 动量梯度下降法 traingdx 弹性梯度下降法 trainrpFletcher-Reeves 共轭梯度法traincgfPloak-Ribiere 共轭梯度法traincgp Powell-Beale 共轭梯度法traincgb 量化共轭梯度法trainscg拟牛顿算法trainbfg一步正割算法trainoss Levenberg-Marquardt trainlmBP网络训练参数训练参数参数介绍训练函数net.trainParam.epochs最大训练次数（缺省traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.goal训练要求精度（缺省为0）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.lr学习率（缺省为0.01）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.max_fail最大失败次数（缺省为5）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.min_grad最小梯度要求（缺省为1e-10）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.show显示训练迭代过程（NaN表示不显示，traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.time最大训练时间（缺省为inf）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm net.trainParam.mc动量因子（缺省0.9）traingdm、traingdxnet.trainParam.lr_inc学习率lr增长比（缺省为1.05）traingda、traingdxnet.trainParam.lr_dec学习率lr下降比（缺省为0.7）traingda、traingdxnet.trainParam.max_perf_inc表现函数增加最大比（缺省为1.04）traingda、traingdxnet.trainParam.delt_inc权值变化增加量（缺省为1.2）trainrpnet.trainParam.delt_de权值变化减小量（缺省为0.5）trainrpnet.trainParam.delt0初始权值变化（缺省为0.07）trainrpnet.trainParam.deltamax权值变化最大值（缺省为50.0）trainrpnet.trainParam.searchFcn一维线性搜索方法（缺省为srchcha）traincgf、traincgp、traincgb、trainbfg、trainossnet.trainParam.sigma因为二次求导对权值trainscg调整的影响参数（缺省值5.0e-5）/doc/c415767906.html,mbdatrainscgHessian矩阵不确定性调节参数（缺省为5.0e-7）net.trainParam.men_redtrainlm控制计算机内存/速度的参量，内存较大设为1，否则设为2 （缺省为1）net.trainParam.mu trainlmμ的初始值（缺省为0.001）net.trainParam.mu_dec trainlmμ的减小率（缺省为0.1）net.trainParam.mu_inc trainlmμ的增长率（缺省为10）net.trainParam.mu_max trainlmμ的最大值（缺省为1e10）。