matlab 2011b 神经网络工具箱函数汇总

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，给网络设置适宜的属性，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展介绍，其它的函数与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,[S1S2...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展逼近。

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。

Matlab神经网络工具箱介绍与数值试验第一章Matlab神经网络工具箱介绍与数值试验1.1Matlab神经网络工具箱中BP网络相关函数介绍MATLAB神经网络工具箱中包含了许多用于BP网络分析和设计的函数。

BP网络的常用函数如表4-1所示。

[10,12]表4-1 BP网络的常用函数1.2数值试验1.2.1.“异或”问题“异或”问题（XOR）是典型的非线性划分问题。

这里以它为例，简单介绍BP网络的应用。

在Matlab7.0环境下，建立一个三层的BP神经网络，其中输入层和隐层分别各有两个神经元，输出层有一个神经元。

现要求训练这一网络，使其具有解决“异或”问题的能力。

“异或”问题的训练输入和期望输出如表5-1。

表5-1 异或问题的训练输入和期望输出1）基于标准BP 算法结果如下及图5.1所示：横轴表示迭代次数，纵轴表示误差。

迭代到第240次时达到预设精度。

迭代停止时，误差为9.97269e-005，此时的梯度为0.00924693。

5010015020010-410-310-210-110101240 EpochsT r a i n i n g -B l u e G o a l -B l a c kPerformance is 9.97269e-005, Goal is 0.0001图5.1 基于标准BP 算法的“异或”问题2）基于共轭梯度法结果如下及图5.2所示：横轴表示迭代次数，纵轴表示误差。

迭代到第16次时达到预设精度。

迭代停止时，误差为9.0770e-005，此时的梯度为0.00318592。

024681012141610-410-310-210-11010116 EpochsT r a i n i n g -B l u e G o a l -B l a c k Performance is 9.07705e-005, Goal is 0.0001图5.2 基于共轭梯度法的“异或”问题3）基于LM 算法结果如下及图5.3所示：横轴表示迭代次数，纵轴表示误差。

matlab myneuralnetworkfunction整理成公式【原创实用版】目录1.MATLAB 与神经网络简介2.MATLAB 中的神经网络函数3.将 MATLAB 神经网络函数整理成公式正文1.MATLAB 与神经网络简介MATLAB 是一款广泛应用于科学计算、数据分析和可视化的编程语言。

在机器学习和深度学习领域，神经网络是一种重要的算法。

MATLAB 为神经网络的构建、训练和模拟提供了丰富的函数和工具箱。

2.MATLAB 中的神经网络函数在 MATLAB 中，我们可以使用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）中的函数来构建、训练和模拟神经网络。

常用的神经网络函数有：- create：创建神经网络对象- train：训练神经网络- simulate：模拟神经网络- 网络结构参数设置：如输入层神经元个数、隐藏层神经元个数等- 激活函数：如 sigmoid、tanh 等- 学习算法：如梯度下降、牛顿法等3.将 MATLAB 神经网络函数整理成公式为了方便理解和使用神经网络，我们可以将 MATLAB 神经网络函数整理成公式。

以一个简单的前馈神经网络为例：假设输入层神经元个数为 n，隐藏层神经元个数为 h，输出层神经元个数为 m，激活函数为 f(x)，学习算法为梯度下降法，则可以得到以下公式：- 输入层到隐藏层：隐藏层神经元的输出值为输入层各神经元输出值的加权和，再经过激活函数 f(x) 处理，即：z_i = ∑w_ij * x_j + b_i，其中 w_ij 为权重，b_i 为偏置。

- 隐藏层到输出层：输出层神经元的输出值为隐藏层各神经元输出值的加权和，再经过激活函数 f(x) 处理，即：y_j = ∑w_hj * z_i + b_j，其中 w_hj 为权重，b_j 为偏置。

- 学习算法：权重 w 和偏置 b 的更新公式为：w_ij = w_ij - α * (z_i - y_j) * x_j，b_i = b_i - α * (z_i - y_j)，其中α为学习率。

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。

MATLAB 常用函数总结Matlab 的内部常数pi 圆周率exp(1)自然对数的底数ei 或j虚数单位Inf 或 inf无穷大Matlab 的常用内部数学函数指数函数exp(x)以e 为底数log(x)自然对数，即以e 为底数的对数log10(x)常用对数，即以10为底数的对数对数函数log2(x)以2为底数的x 的对数开方函数sqrt(x)表示x 的算术平方根绝对值函数abs(x)表示实数的绝对值以及复数的模sin(x)正弦函数cos(x)余弦函数tan(x)正切函数cot(x)余切函数sec(x)正割函数三角函数（自变量的单位为弧度）csc(x)余割函数反三角函数asin(x)反正弦函数acos(x)反余弦函数atan(x)反正切函数acot(x)反余切函数asec(x)反正割函数acsc(x)反余割函数sinh(x)双曲正弦函数cosh(x)双曲余弦函数tanh(x)双曲正切函数coth(x)双曲余切函数sech(x)双曲正割函数双曲函数csch(x)双曲余割函数asinh(x)反双曲正弦函数acosh(x)反双曲余弦函数atanh(x)反双曲正切函数acoth(x)反双曲余切函数asech(x)反双曲正割函数反双曲函数acsch(x)反双曲余割函数求角度函数atan2(y,x)以坐标原点为顶点，x轴正半轴为始边，从原点到点（x，y）的射线为终边的角，其单位为弧度，范围为（，]gcd(a,b)两个整数的最大公约数数论函数lcm(a,b)两个整数的最小公倍数排列组合函数factorial(n)阶乘函数，表示n的阶乘real(z)实部函数imag(z)虚部函数复数函数abs(z)求复数z的模angle(z)求复数z 的辐角，其范围是（ ，]conj(z)求复数z 的共轭复数ceil(x)表示大于或等于实数x 的最小整数floor(x)表示小于或等于实数x 的最大整数求整函数与截尾函数round(x)最接近x 的整数max([a ，b ，c ，．．．])求最大数最大、最小函数min([a ，b ，c ，．．])求最小数符号函数sign(x)Matlab 中的数学运算符a+b 加法 a./b 数组右除a-b 减法 a.\b 数组左除a*b 矩阵乘法a^b 矩阵乘方a.*b 数组乘法 a.^b 数组乘方a/b 矩阵右除-a负号a\b矩阵左除' 共轭转置.'一般转置Matlab 的关系运算符 ==等于<小于>大于<=小于或等于>=大于或等于~=不等于如何用matlab求阶乘factorial（n）　求n的阶乘如何用matlab进行多项式运算（1）合并同类项 syms 表达式中包含的变量 collect(表达式，指定的变量)（2）因式分解　syms 表达式中包含的变量 factor(表达式)（3）展开syms 表达式中包含的变量 expand(表达式)（4）化简syms 表达式中包含的变量simplify(表达式)　　如何用matlab进行复数运算　a+b*i 或 a +b*j表示复数a+bi 或 a+bjreal（z）求复数z的实部imag（z）求复数z的虚部abs（z）求复数z的模angle（z）求复数z的辐角，conj（z）求复数z的共轭复数exp（z）复数的指数函数，表示e^z如何用Matlab求集合的交集、并集、差集和补集　union(A,B)求集合A和B的并集intersect(A,B)求集合A和B的交集setdiff(A,B)求集合A和B的差集A-Bsetdiff(U,A)求集合A关于全集U的补集如何用matlab排序sort（v）　将向量v的元素从小到大排列（升序排列）sort(v,dim,’descend or ascend’)当dim=1时矩阵按列排序，descend or ascend用来控制升序还是降序当dim=2时矩阵按行排序，descend or ascend用来控制升序还是降序如何用Matlab求极限（1）极限：syms xlimit(f(x), x, a)求f(x)关于x趋于a时的极限（2）单侧极限：左极限：syms x limit(f(x), x, a,’left’)求f(x)关于x趋于a时的左极限右极限：syms x limit(f(x), x, a,’right’)求f(x)关于x趋于a时的右极限如何用Matlab求导数diff('f(x)')　diff('f(x)','x') 求f(x)关于x的导数或者：syms x diff(f(x))syms x diff(f(x), x)如何用Matlab求高阶导数如何用Matlab求高阶导数diff('f(x)'，n) diff('f(x)','x'，n)求f(x)关于x的n阶导数syms x diff(f(x)，n)syms x diff(f(x), x，n)如何用Matlab求不定积分int('f(x)') int ('f(x)','x')求f(x)关于x的积分syms x int(f(x))syms x int(f(x), x)如何用Matlab求定积分、广义积分int('f(x)',a,b) int ('f(x)','x',a,b)求f(x)关于x的积分，区间为a到b syms x int(f(x),a,b)syms x int(f(x), x,a,b)如何用Matlab展开级数syms x taylor(f(x), x, n,)a如何在Matlab中进行积分变换syms s tlaplace( f(t), t, s ) 拉普拉斯变换ilaplace( F(s), s, t ) 拉普拉斯变换的逆变换　syms t ωfourier( f(t), t, ω)傅立叶变换ifourier( F(ω), ω, t ) 傅立叶变换的逆变换　syms n zztrans( f(n), n, z) Z变换iztrans( F(z), z, n ) Z变换的逆变换　如何用Matlab解微分方程dsolve('微分方程'，'自变量')dsolve('微分方程'，'初始条件或边界条件'，'自变量') dsolve('D2x+2*x+x=sin(t)','x(0)=1','Dx(0)=1','t')如何用matlab求多变量函数的极限　以两个变量为例说明，多于两个变量的函数极限可以依次类推。

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。