matlab中神经网络工具箱函数汇总

1.设计函数

solvein    设计线性网络&＃xff1b;                solverb   设计径向基网络&＃xff1b;                      solverbe    设计精确的径向基网络&＃xff1b;

solvehop  设计Hopfield网络。

2.传递函数

hardlim  硬限幅传递函数&＃xff1b;            hardlims   对称硬限幅传递函数&＃xff1b;        purelin  线性传递函数&＃xff1b;

tansig   正切S型传递函数&＃xff1b;                 logsig  对数S型传递函数&＃xff1b;                   satlin  饱和线性传递函数&＃xff1b;

satlins  对称饱和线性传递函数&＃xff1b;        radbas   径向基传递函数&＃xff1b;                   dist  计算矢量间的距离&＃xff1b;

compet  自组织映射传递函数&＃xff1b;          dpurelin  线性传递函数的导数&＃xff1b;          dtansig   正切S型传递函数的导数&＃xff1b;

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&＃xff1b;                         learnpn  规范感知层学习规则&＃xff1b;             learnbp   BP学习规则&＃xff1b;

learnbpm   带动量项的BP学习规则&＃xff1b;     learnlm  Levenberg-Marquardt学习规则&＃xff1b;

learnwh   Widrow-Hoff学习规则&＃xff1b;            learnk  Kohonen学习规则&＃xff1b;                     learncon  Conscience阈值学习函数&＃xff1b;

learnsom  自组织映射权学习函数&＃xff1b;        learnh  Hebb学习规则&＃xff1b;                           learnhd  退化的Hebb学习规则&＃xff1b;

learnis  内星学习规则&＃xff1b;                             learnos 外星学习规则&＃xff1b;

4.网络创建函数

newp  创建感知器网络&＃xff1b;               newlind   设计一线性层&＃xff1b;            newlin   创建一线性层&＃xff1b;

newff   创建一前馈BP网络&＃xff1b;         newcf   创建一多层前馈BP网络&＃xff1b;    newfftd  创建一前馈输入延迟BP网络&＃xff1b;

newrb  设计一径向基网络&＃xff1b;            newrbe   设计一严格的径向基网络&＃xff1b;     newgrnn  设计一广义回归神经网络&＃xff1b;

newpnn     设计一概率神经网络&＃xff1b;         newc创建一竞争层&＃xff1b;     newsom   创建一自组织特征映射&＃xff1b;

newhop   创建一Hopfield递归网络&＃xff1b;     newelm  创建一Elman递归网络&＃xff1b;

5.网络应用函数

sim  仿真一个神经网络&＃xff1b;          init  初始化一个神经网络&＃xff1b;       adapt   神经网络的自适应化&＃xff1b;

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&＃xff1b;              traingd   梯度下降的BP算法训练函数&＃xff1b;

traingdm  梯度下降w/动量的BP算法训练函数&＃xff1b;      traingda   梯度下降w/自适应lr的BP算法训练函数&＃xff1b;

traingdx   梯度下降w/动量和自适应lr的BP算法训练函数&＃xff1b;    trainlm   Levenberg-Marquardt的BP算法训练函数&＃xff1b;

trainwbl  每个训练周期用一个权值矢量或偏差矢量的训练函数&＃xff1b;         trainc   训练竞争层&＃xff1b;

trainfm  训练特性图&＃xff1b;          trainlvq   训练LVQ网络&＃xff1b;       trainelm  训练Elman递归网络&＃xff1b;

trainbpx   利用快速传播训练网络&＃xff1b;          trainsm 训练自组织映射网络&＃xff1b;           trainp  利用感知层规则训练感知层&＃xff1b;

 trainpn  利用规范感知层规则训练感知层&＃xff1b;       trainbp   用BP算法训练前向网络&＃xff1b;  

trainbpx  用快速BP算法训练前向网络&＃xff1b;              trainlm   用Levenberg-Marquardt算法训练前向网络&＃xff1b;

trainwh  用Widrow-Hoff规则训练线性层。