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文檔簡介

MAB神經網絡工具箱函數說明:本文檔中所列出的函數適用于MATLAB5.3以上版本,為了簡明起見,只列出了函數,若需要進一步的說,請參閱MLB的幫助文檔。1.網絡創建函數newp創感知網絡newlind設計一線性層newlin創建一線性層newff建饋BP網絡newcf一饋BP網絡newfftd創建一前饋輸入延遲P網絡newrb設計一徑向基網絡newrbe設計一嚴格的徑向基網絡newgrnn設計一廣義回歸神經網絡newpnn設計一概率神經網絡newc層newsom創建一組織特征射newhop創建一Hpfild遞歸網絡newelm創一lan遞歸網絡2.網絡用數sim仿真一個神經網絡init初始一神經絡aat神經網絡的自適應化trin訓練個神網絡3.權函數doprd權函數的積ddtpod權函數點的導數ditEuclidean距離權數nompod規范點積函數negdstNegative距離權函數mandistManhattan距離權函數likdstLnk距離權函數4.網絡輸入函數netsum網絡輸入函數的求和dnetsum網絡輸入函數求和的導數5.傳遞函數hardlim硬限幅傳遞函數hardlims對稱硬限幅傳遞函數purelin線性傳遞數tnig正切S型傳遞函數losig數S型傳遞函數dpurelin線性傳遞函數的導數dtnig正切S型傳遞函數的導數dlosig數S型傳遞函數的導數compt競爭遞函數rds向遞數stns對稱線遞數6.初化數intay層與層之間的網絡初始化函數initwb閾值與權值的初始化函數initzero零權/閾值初化數intwNue_irw的始函數intonosine閾值的初始化函數midpoint中點權值始函數7.性能析數me均值絕對誤差性能分析函數mse均方差性能分析函數meeg方差w/reg性能分析函數dmse均方差性能分析函數的導數dmeeg方差w/reg性能分析函數的導數8.學習函數lernp感知學習數leanpn標準感知器學習函數learnwhWidrow_Hoff學習規則learngdBP學習規則lergm帶動量的BP學習規則learnkKohonen權學習函數leanconCnscene閾值學習函數leansom自組織映射權學習函數9.自適應函數adaptwb網絡權與閾值的自適應函數10.訓練函數trainwb網絡權與閾值的訓練函數tagd度的BP算法訓練函數tanm梯下降w/動量的BP法練數trinda梯下降w/自適應lr的BP算法練數梯度下降w/動量自適應lr的BP法練數tanmLeebr_arurt的P算訓函數traiwbl每個訓練期用一權值矢量偏差矢的訓練函數1.分析函數線性學層最大習率ersuf誤差曲面12.繪圖數pltes繪制誤曲面pltep繪制權和閾在誤曲面的位置pltsm繪制自織射圖13.符號換數i

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