神经网络工具箱函数

神经网络工具箱函数函数与网络类型

函数分类说明

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logsig BTF：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trainlm BLF：网络学习函数，包括BP学习规则learngd，带动量项的BP学习规则learngdm PF：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。 3 sim：：：：BP神经网络预测函数神经网络预测函数神经网络预测函数神经网络预测函数函数功能：用训练好的BP神经网络预测函数输出函数形式：y=sim(net,x) net：训练好的网络 x：输入数据 y：网络预测数据只要我们能够熟练掌握上述三个函数，就可以完整的编写一个BP神经网络预测或者分类的程序。

(完整版)BP神经网络matlab实例(简单而经典).doc

p=p1';t=t1'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); % 原始数据归一化 net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingdx'); %设置网络,建立相应的BP 网络net.trainParam.show=2000; % 训练网络 net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.epochs=100000; net.trainParam.goal=1e-5; [net,tr]=train(net ,pn,tn); %调用TRAINGDM 算法训练BP 网络 pnew=pnew1'; pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp); anewn=sim(net,pnewn); anew=postmnmx(anewn,mint,maxt); %对 BP 网络进行仿真%还原数据 y=anew'; 1、 BP 网络构建（1）生成 BP 网络 net newff ( PR,[ S1 S2...SNl],{ TF1 TF 2...TFNl }, BTF , BLF , PF ) PR ：由R 维的输入样本最小最大值构成的R 2 维矩阵。 [ S1 S2...SNl] ：各层的神经元个数。 {TF 1 TF 2...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 ) {'tansig','purelin'},'trainrp' BP 网络的训练函数训练方法梯度下降法有动量的梯度下降法自适应 lr 梯度下降法自适应 lr 动量梯度下降法弹性梯度下降法训练函数traingd traingdm traingda traingdx trainrp Fletcher-Reeves 共轭梯度法traincgf Ploak-Ribiere 共轭梯度法traincgp

matlab工具箱的使用_Toolbox

神经网络工具箱的使用本章主要介绍神经网络工具箱的使用,使用nntool可以使得原本用编程来创建神经网络变得容易，而且不容易出错。 1 神经网络的创建与训练神经网络的创建主要分为以下四步： 1)在命令窗口键入nntool命令打开神经网络工具箱。如图1：图 1 2)点击Import按钮两次，分别把输入向量和目标输出加入到对应的窗口（[Inputs]和[Targets]）中，有两种可供选择的加入对象（点击Import后可以看见），一种是把当前工作区中的某个矩阵加入，另一种是通过.mat文件读入。如图2和图3：

图 2 图 3 3)点击[New Network]按钮，填入各参数：（以最常用的带一个隐层的3层神经网络为例说明，下面没有列出的参数表示使用默认值就可以了，例如Network Type为默认的BP神经网络）；

i)Input Range——这个通过点击Get From Input下拉框选择你加入的输入向量便可自动完成，当然也可以自己手动添加。 ii) Training Function——最好使用TRAINSCG，即共轭梯度法，其好处是当训练不收敛时，它会自动停止训练，而且耗时较其他算法（TRAINLM，TRAINGD）少，也就是收敛很快（如果收敛的话），而且Train Parameters输入不多，也不用太多的技巧调整，一般指定迭代次数、结果显示频率和目标误差就可以了（详见下文）。 iii) Layer 1 Number of Neurons——隐层的神经元个数，这是需要经验慢慢尝试并调整的，大致上由输入向量的维数、样本的数量和输出层（Layer2）的神经元个数决定。一般来说，神经元越多，输出的数值与目标值越接近，但所花费的训练时间也越长，反之，神经元越少，输出值与目标值相差越大，但训练时间会相应地减少，这是由于神经元越多其算法越复杂造成的，所以需要自己慢慢尝试，找到一个合适的中间点。比如输入是3行5000列的0-9的随机整数矩阵，在一开始选择1000个神经元，虽然精度比较高，但是花费的训练时间较长，而且这样神经网络的结构与算法都非常复杂，不容易在实际应用中实现，尝试改为100个，再调整为50个，如果发现在50个以下时精度较差，则可最后定为50个神经元，等等。 iv)Layer 1 Transfer Function——一般用TANSIG（当然也可以LOGSIG），即表示隐层输出是[-1,1]之间的实数，与LOGSIG相比范围更大。 v) Layer 2 Number of Neurons——输出层的神经元个数，需要与输出的矩阵行数对应，比如设置为3，等等。 vi) Layer 2 Transfer Function——如果是模式识别的两类（或者多类）问题，一般用LOGSIG，即表示输出层的输出是[0,1]之间的实数；如果输出超过[0,1]则可选择PURELIN。如图4和图5。

研究生必备的人工神经网络电子书汇总(31本)

研究生必备的人工神经网络电子书汇总（31本）这些都是我从淘宝和百度文库里面搜集到的电子书，需要的可以联系我 QQ：415295747，或者登录我的博客https://www.360docs.net/doc/282033346.html,/u/1723697742 1.神经网络在应用科学和工程中的应用——从基础原理到复杂的模式识别 5 译者序 6 前 9 致谢 10 作者简介 11 目录 19 第1章从数据到模型:理解生物学、生态学和自然系统的复杂性和挑战 27 第2章神经网络基础和线性数据分析模型 72 第3章用于非线性模式识别的神经网络 105 第4章神经网对非线性模式的学习 166 第5章从数据中抽取可靠模式的神经网络模型的实现 205 第6章数据探测、维数约简和特征提取 235 第7章使用贝叶斯统计的神经网络模型的不确定性评估 276 第8章应用自组织映射的方法发现数据中的未知聚类 359 第9章神经网络在时间序列预测中的应用 458 附录 2.MATLB 神经网络30个案例分析第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 23 第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 33 第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 48 第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 57 第5章基于BP_Adsboost的强分类器设计——公司财务预警建模 66 第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 77 第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现 85 第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测 93 第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 102 第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 112 第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 124 第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 134 第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能

神经网络工具箱操作

1. 打开MATLAB，在命令行输入nntool，将出现如下界面：图1 神经网络工具箱主界面其中最主要的分为6个部分：第1部分中显示的是系统的输入数据；第2部分是系统的期望输出；第3部分是网络的计算输出；第4部分是网络的误差，即2 和3之间的差异；第5部分呈现的是已经建立的神经网络实例；第6部分的两个按钮分别负责数据的导入和网络模型的建立。 2. 点击“Import”按钮，分别导入输入数据与目标输出数据（数据可从工作区导入，也可从文件导入）：图2 导入输入数据集

图3 导入期望输出数据集导入数据后主界面的情况如下：图4 导入数据后的情况重要说明：神经网络的数据是以列为基本单位的，即输入与输出数据的列数必须相同，否则将报错！如果原先数据是以行为单位组织的话，可以先在MATLAB 中实现转置然后再导入，即B = A’。

3.现在需要的数据已经有了，下一步就是建立一个神经网络模型对数据集进行学习。以下步骤以BP网络为例，首先点击“New”按钮，出现如下界面：几个重要部分已在上图中框出：1处用于定义该神经网络的名称；2处用于选择神经网络的类型；3处用于选择网络的输入数据；4处用于确定网络的期望输出数据；5、6、7处分别对神经网络的主要机制函数进行设置；8处设置网络层数；9处用于选择各网络层（需要说明的是：第1层指的是隐含层而不是输入层），从而在10和11处可以对该层的神经元个数和传递函数进行设置；12处按钮可以用于查看当前所设置的神经网络的结构图（下附图）；点击13处按钮即可生成对应的神经网络模型。前面只是简单地介绍了各个部分的作用，具体参数应该如何设置就只有各位自行去学习相关的文献了，此处不再多言。

BP神经网络地设计实例(MATLAB编程)

神经网络的设计实例(MATLAB编程) 例1 采用动量梯度下降算法训练BP 网络。训练样本定义如下：输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为t = [-1 -1 1 1] 解：本例的MATLAB 程序如下： close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络% TRAIN——对BP 神经网络进行训练 % SIM——对BP 神经网络进行仿真pause % 敲任意键开始 clc % 定义训练样本 P=[-1, -2, 3, 1; -1, 1, 5, -3]; % P 为输入矢量T=[-1, -1, 1, 1]; % T 为目标矢量

clc % 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net.IW{1,1} inputbias=net.b{1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net.LW{2,1} layerbias=net.b{2} pause clc % 设置训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3; pause clc % 调用TRAINGDM 算法训练BP 网络 [net,tr]=train(net,P,T);

不错的Matlab神经网络工具箱实用指南

Matlab的神经网络工具箱实用指南文章摘要:第一章是神经网络的基本介绍，第二章包括了由工具箱指定的有关网络结构和符号的基本材料以及建立神经网络的一些基本函数，例如new、init、adapt和train。第三章以反向传播网络为例讲解了反向传播网络的原理和应用的基本过程。第一章介绍 1．神经网络神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。在自然界，网络功能主要由神经节决定，我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。一般的神经网络都是可调节的，或者说可训练的，这样一个特定的输入便可得到要求的输出。如下图所示。这里，网络根据输出和目标的比较而调整，直到网络输出和目标匹配。作为典型，许多输入/目标对应的方法已被用在有监督模式中来训练神经网络。神经网络已经在各个领域中应用，以实现各种复杂的功能。这些领域包括：模式识别、鉴定、分类、语音、翻译和控制系统。如今神经网络能够用来解决常规计算机和人难以解决的问题。我们主要通过这个工具箱来建立示范的神经网络系统，并应用到工程、金融和其他实际项目中去。一般普遍使用有监督训练方法，但是也能够通过无监督的训练方法或者直接设计得到其他的神经网络。无监督网络可以被应用在数据组的辨别上。一些线形网络和Hopfield网络是直接设计的。总的来说，有各种各样的设计和学习方法来增强用户的选择。神经网络领域已经有50年的历史了，但是实际的应用却是在最近15年里，如今神经网络仍快速发展着。因此，它显然不同与控制系统和最优化系统领域，它们的术语、数学理论和设计过程都已牢固的建立和应用了好多年。我们没有把神经网络工具箱仅看作一个能正常运行的建好的处理轮廓。我们宁愿希望它能成为一个有用的工业、教育和研究工具，一个能够帮助用户找到什么能够做什么不能做的工具，一个能够帮助发展和拓宽神经网络领域的工具。因为这个领域和它的材料是如此新，这个工具箱将给我们解释处理过程，讲述怎样运用它们，并且举例说明它们的成功和失败。我们相信要成功和满意的使用这个工具箱，对范例

Matlab训练好的BP神经网络如何保存和读取方法(附实例说明)

Matlab训练好的BP神经网络如何保存和读取方法（附实例说明）看到论坛里很多朋友都在提问如何存储和调用已经训练好的神经网络。本人前几天也遇到了这样的问题，在论坛中看了大家的回复，虽然都提到了关键的两个函数“save”和“load”，但或多或少都简洁了些，让人摸不着头脑（呵呵，当然也可能是本人太菜）。通过不断调试，大致弄明白这两个函数对神经网络的存储。下面附上实例给大家做个说明，希望对跟我有一样问题的朋友有所帮助。如果只是需要在工作目录下保到当前训练好的网络，可以在命令窗口输入：save net %net为已训练好的网络然后在命令窗口输入：load net %net为已保存的网络加载net。但一般我们都会在加载完后对网络进行进一步的操作，建议都放在M文件中进行保存网络和调用网络的操作如下所示： %% 以函数的形式训练神经网络 functionshenjingwangluo() P=[-1,-2,3,1; -1,1,5,-3]; %P为输入矢量 T=[-1,-1,1,1,]; %T为目标矢量 net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') %创建一个新的前向神经网络 inputWeights=net.IW{1,1} inputbias=net.b{1} %当前输入层权值和阀值 layerWeights=net.LW{2,1} layerbias=net.b{2} net.trainParam.show=50; net.trainParam.lr=0.05; net.trainParam.mc=0.9;

如何用MATLAB的神经网络工具箱实现三层BP网络

如何用MA TLAB的神经网络工具箱实现三层BP网络？ % 读入训练数据和测试数据 Input = []; Output = []; str = {'Test','Check'}; Data = textread([str{1},'.txt']); % 读训练数据 Input = Data(:,1:end-1); % 取数据表的前五列（主从成分） Output = Data(:,end); % 取数据表的最后一列（输出值） Data = textread([str{2},'.txt']); % 读测试数据 CheckIn = Data(:,1:end-1); % 取数据表的前五列（主从成分） CheckOut = Data(:,end); % 取数据表的最后一列（输出值） Input = Input'; Output = Output'; CheckIn = CheckIn'; CheckOut = CheckOut'; % 矩阵赚置 [Input,minp,maxp,Output,mint,maxt] = premnmx(Input,Output); % 标准化数据 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%% % 神经网络参数设置 %====可以修正处 Para.Goal = 0.0001; % 网络训练目标误差 Para.Epochs = 800; % 网络训练代数 Para.LearnRate = 0.1; % 网络学习速率 %==== Para.Show = 5; % 网络训练显示间隔 Para.InRange = repmat([-1 1],size(Input,1),1); % 网络的输入变量区间 Para.Neurons = [size(Input,1)*2+1 1]; % 网络后两层神经元配置

神经网络工具箱

神经网络工具箱版本6.0.4（R2010a版本）25-JAN-2010 图形用户界面的功能。 nctool - 神经网络分类的工具。 nftool - 神经网络拟合工具。 nprtool - 神经网络模式识别工具。 nntool - 神经网络工具箱的图形用户界面。 nntraintool - 神经网络训练工具。视图- 查看一个神经网络。分析功能。混乱- 分类混淆矩阵。 errsurf - 单输入神经元的误差表面。 maxlinlr - 最大的学习率的线性层。鹏- 受试者工作特征。距离函数。 boxdist - 箱距离函数。 DIST - 欧氏距离权重函数。 mandist - 曼哈顿距离权重函数。 linkdist - 链路距离函数。格式化数据。 combvec - 创建载体的所有组合。 con2seq - 转换并行向量连续载体。同意- 创建并发偏载体。 dividevec - 创建载体的所有组合。 ind2vec - 转换指数为载体。最小最大- 矩阵行范围。 nncopy - 复印基质或细胞阵列。 normc - 规格化矩阵的列。 normr - 规格化行的矩阵的。 pnormc - 矩阵的伪规格化列。定量- 值离散化作为数量的倍数。 seq2con - 转换顺序向量并发载体。 vec2ind - 将矢量转换成指数。初始化网络功能。 initlay - 层- 层网络初始化函数。初始化层功能。

initnw - 阮层的Widrow初始化函数。 initwb - 从重量和- 偏置层初始化函数。初始化的重量和偏见的功能。 initcon - 良心的偏见初始化函数。 initzero - 零重量/偏置初始化函数。 initsompc - 初始化SOM的权重与主要成分。中点- 中点重初始化函数。 randnc - 归一列重初始化函数。 randnr - 归行重初始化函数。兰特- 对称随机重量/偏置初始化函数。学习功能。 learncon - 良心的偏见学习功能。 learngd - 梯度下降重量/偏置学习功能。 learngdm - 梯度下降W /气势重量/偏置学习功能。 learnh - 赫布重学习功能。 learnhd - 赫布衰变重学习功能。 learnis - 重量龄学习功能。 learnk - Kohonen的重量学习功能。 learnlv1 - LVQ1重学习功能。 learnlv2 - LVQ2重学习功能。 learnos - Outstar重学习功能。 learnsomb - 批自组织映射权重学习功能。 learnp - 感知重量/偏置学习功能。 learnpn - 归感知重量/偏置学习功能。 learnsom - 自组织映射权重学习功能。 learnwh - 的Widrow - 霍夫重量/偏置学习规则。在线搜索功能。 srchbac - 回溯搜索。 srchbre - 布伦特的结合黄金分割/二次插值。 srchcha - Charalambous“三次插值。 srchgol - 黄金分割。 srchhyb - 混合二分/立方搜索。净输入功能。 netprod - 产品净输入功能。 netsum - 求和净输入功能。网络创造的功能。网络- 创建一个自定义的神经网络。 NEWC - 创建一个有竞争力的层。 newcf - 创建级联转发传播网络。

BP神经网络matlab实例

神经网络Matlab p=p1';t=t1'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %原始数据归一化net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingdx');%设置网络,建立相应的BP网络 net.trainParam.show=2000; % 训练网络 net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.epochs=100000; net.trainParam.goal=1e-5; [net,tr]=train(net ,pn,tn); %调用TRAINGDM算法训练BP网络 pnew=pnew1'; pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp); anewn=sim(net,pnewn); %对BP网络进行仿真 anew=postmnmx(anewn,mint,maxt); %还原数据 y=anew'; 1、BP网络构建（1）生成BP网络 = net newff PR S S SNl TF TF TFNl BTF BLF PF (,[1 2...],{ 1 2...},,,) R?维矩阵。 PR：由R维的输入样本最小最大值构成的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。 { 1 2...} 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 {'tansig','purelin'},'trainrp' 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trainrp Fletcher-Reeves共轭梯度法traincgf Ploak-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 trainlm

小波神经网络及其应用

小波神经网络及其应用陆宇颖摘要：小波神经网络是将小波理论和神经网络理论结合起来的一种神经网络，它避免了BP 神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题，大大简化了训练，具有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景。首先阐明了小波变换和多分辨分析理论，然后介绍小波神经网络数学模型和应用概况。 1. 研究背景与意义人工神经网络是基于生物神经系统研究而建立的模型，它具有大规模并行处理和分布式存储各类图像信息的功能，有很强的容错性、联想和记忆能力，因而被广泛地应用于故障诊断、模式识别、联想记忆、复杂优化、图像处理以及计算机领域。但是，人工神经网络模型建立的物理解释，网络激活函数采用的全局性函数，网络收敛即 ,焦李神经网络2. 2.1()x ，使式中为的Fourier 变换。对作伸缩、平移变换得到小波基函数系对任意2()()f x L R ∈,其连续小波变换定义为：反演公式为：在实际应用中，特别是计算机实现中，往往要把上述的连续小波及其变换离散化，通常采用二进制离散，即令2,2m m a b k ==，则二进小波一定是一个允许小波，且是一个正交小波基。考虑一个连续的、平方可积的函数 2()()f x L R ∈在分辨率2m 下的逼近()m f x ，由多分辨分析理论可知：

()x Φ是尺度函数，对其作伸缩、平移变换得到()mk x Φ。 Mallat 同时证明了函数()f x 在2m 和12m -分辨率下的信息差别（即细节）()m D f x ，可以通过将函数() f x 在一小波正交基上分解而获得，从而定义了一种完全而且正交的多分辨率描述，即小波描述。 ()mk x ψ就是式（5）定义的二进小波，则()f x 在12m -分辨率下的逼近式为： Mallat 并指出，对于任意一个函数 2()()f x L R ∈可以在一组正交小波基上展开：式（11）是一个平方可积函数的小波分解，提供了小波神经网络设计的理论框架。 .. 12(,)x x ο 则有2.2 （ψ(f x 式（Lk a 与式（17i c i 则有：即(21)=f Ac 式（20）的最小二乘解为： +A 被称为A 的伪逆矩阵。且如果样本i x 均匀分布，(1,2,...,)θ=i i n 是正交基，则T A A 是一个?n n 单位矩阵，且

matlab BP神经网络

基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数最新版本的神经网络工具箱几乎涵盖了所有的神经网络的基本常用模型，如感知器和BP网络等。对于各种不同的网络模型，神经网络工具箱集成了多种学习算法，为用户提供了极大的方便[16]。Matlab R2007神经网络工具箱中包含了许多用于BP网络分析与设计的函数，BP网络的常用函数如表3.1所示。 3.1.1BP网络创建函数 1) newff 该函数用于创建一个BP网络。调用格式为： net=newff net=newff(PR,[S1S2..SN1],{TF1TF2..TFN1},BTF,BLF,PF) 其中， net=newff;用于在对话框中创建一个BP网络。 net为创建的新BP神经网络； PR为网络输入向量取值范围的矩阵； [S1S2…SNl]表示网络隐含层和输出层神经元的个数； {TFlTF2…TFN1}表示网络隐含层和输出层的传输函数，默认为‘tansig’； BTF表示网络的训练函数，默认为‘trainlm’； BLF表示网络的权值学习函数，默认为‘learngdm’； PF表示性能数，默认为‘mse’。

2）newcf函数用于创建级联前向BP网络，newfftd函数用于创建一个存在输入延迟的前向网络。 3.1.2神经元上的传递函数传递函数是BP网络的重要组成部分。传递函数又称为激活函数，必须是连续可微的。BP网络经常采用S型的对数或正切函数和线性函数。 1) logsig 该传递函数为S型的对数函数。调用格式为： A=logsig（N） info=logsig（code）其中， N：Q个S维的输入列向量； A：函数返回值，位于区间（0，1）中； 2）tansig 该函数为双曲正切S型传递函数。调用格式为： A=tansig（N） info=tansig（code）其中， N：Q个S维的输入列向量； A：函数返回值，位于区间（-1，1）之间。 3）purelin 该函数为线性传递函数。调用格式为： A=purelin（N） info=purelin（code）其中， N：Q个S维的输入列向量； A：函数返回值，A=N。 3.1.3BP网络学习函数 1）learngd 该函数为梯度下降权值/阈值学习函数，它通过神经元的输入和误差，以及权值和阈值的学习效率，来计算权值或阈值的变化率。调用格式为： [dW,ls]=learngd(W,P,Z,N,A,T,E,gW,gA,D,LP,LS) [db,ls]=learngd(b,ones(1,Q),Z,N,A,T,E,gW,gA,D,LP,LS)

Matlab神经网络工具箱函数.

MATLAB 神经网络工具箱函数说明:本文档中所列出的函数适用于 MATLAB5.3以上版本, 为了简明起见, 只列出了函数名, 若需要进一步的说明,请参阅 MATLAB 的帮助文档。 1. 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 2. 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 3. 权函数 dotprod 权函数的点积 ddotprod 权函数点积的导数 dist Euclidean 距离权函数normprod 规范点积权函数negdist Negative 距离权函数mandist Manhattan 距离权函数linkdist Link 距离权函数 4. 网络输入函数 netsum 网络输入函数的求和dnetsum 网络输入函数求和的导数5. 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 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compet 竞争传递函数 radbas 径向基传递函数 satlins 对称饱和线性传递函数 6. 初始化函数 initlay 层与层之间的网络初始化函数initwb 阈值与权值的初始化函数initzero 零权/阈值的初始化函数 initnw Nguyen_Widrow层的初始化函数initcon Conscience 阈值的初始化函数midpoint 中点权值初始化函数 7. 性能分析函数 mae 均值绝对误差性能分析函数 mse 均方差性能分析函数 msereg 均方差 w/reg性能分析函数

bp神经网络及matlab实现

bp神经网络及matlab实现分类：算法学习2012-06-20 20:56 66399人阅读评论(28) 收藏举报网络matlab算法functionnetworkinput 本文主要内容包括：(1) 介绍神经网络基本原理，(2) https://www.360docs.net/doc/282033346.html,实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法。第0节、引例本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在https://www.360docs.net/doc/282033346.html,/wiki/Iris_flower_data_set 找到。这里简要介绍一下Iris数据集：有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的数据。一种解决方法是用已有的数据训练一个神经网络用作分类器。如果你只想用C#或Matlab快速实现神经网络来解决你手头上的问题，或者已经了解神经网络基本原理，请直接跳到第二节——神经网络实现。第一节、神经网络基本原理 1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示：

图1. 人工神经元模型图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为：图中yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为：若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即： X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ]

用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例

用遗传算法优化BP神经网络的 Matlab编程实例由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码，所以直接利用Matlab遗传算法工具箱。以下贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要应用于其它情况，只需改动编解码函数即可。程序一：GA训练BP权值的主函数 function net=GABPNET(XX,YY) %-------------------------------------------------------------------------- % GABPNET.m % 使用遗传算法对BP网络权值阈值进行优化，再用BP 算法训练网络 %-------------------------------------------------------------------------- %数据归一化预处理 nntwarn off XX=premnmx(XX); YY=premnmx(YY); %创建网络 net=newff(minmax(XX),[19,25,1],{'tansig','tansig','purelin'},' trainlm'); %下面使用遗传算法对网络进行优化 P=XX; T=YY; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隐含层节点数 S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度 aa=ones(S,1)*[-1,1]; popu=50;%种群规模 initPpp=initializega(popu,aa,'gabpEval');%初始化种群 gen=100;%遗传代数 %下面调用gaot工具箱，其中目标函数定义为gabpEval [x,endPop,bPop,trace]=ga(aa,'gabpEval',[],initPpp,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',gen,... 'normGeomSelect',[0.09],['arithXover'],[2],'nonUnifMutatio n',[2 gen 3]); %绘收敛曲线图 figure(1) plot(trace(:,1),1./trace(:,3),'r-'); hold on plot(trace(:,1),1./trace(:,2),'b-'); xlabel('Generation'); ylabel('Sum-Squared Error'); figure(2) plot(trace(:,1),trace(:,3),'r-'); hold on plot(trace(:,1),trace(:,2),'b-'); xlabel('Generation'); ylabel('Fittness'); %下面将初步得到的权值矩阵赋给尚未开始训练的BP网络 [W1,B1,W2,B2,P,T,A1,A2,SE,val]=gadecod(x); net.LW{2,1}=W1; net.LW{3,2}=W2; net.b{2,1}=B1; net.b{3,1}=B2; XX=P; YY=T; %设置训练参数 net.trainParam.show=1; net.trainParam.lr=1; net.trainParam.epochs=50; net.trainParam.goal=0.001; %训练网络 net=train(net,XX,YY); 程序二：适应值函数 function [sol, val] = gabpEval(sol,options) % val - the fittness of this individual % sol - the individual, returned to allow for Lamarckian evolution % options - [current_generation] load data2 nntwarn off XX=premnmx(XX); YY=premnmx(YY); P=XX; T=YY; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隐含层节点数 S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度 for i=1:S, x(i)=sol(i); end; [W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val]=gadecod(x);

基于径向基函数神经网络的函数逼近

基于径向基函数神经网络的函数逼近刘君尧1，邱岚2 (1.深圳信息职业技术学院，广东深圳 518029；2.中国移动广西公司，广西南宁 530022) 【摘要】在介绍了径向基函数神经网络原理的基础上，应用该网络进行函数逼近的实现，并探讨散步常数的选取对逼近效果的影响。【关键词】径向基函数；神经网络；散布常数；函数逼近【中图分类号】TP183 【文献标识码】A 【文章编号】1008-1151(2009)09-0039-01 （一）引言径向基函数（Radial Basis Function）神经网络是由 J.Moody和C.Darken于20世纪 80年代末提出的一种神经网络，径向基函数方法在某种程度上利用了多维空间中传统的严格插值法的研究成果。在神经网络的背景下，隐藏单元提供一个“函数”集，该函数集在输入模式向量扩展至隐层空间时为其构建一个任意的“基”，这个函数集中的函数就被称为径向基函数。目前，径向基函数多用于函数逼近和分类问题的研究。（二）RBF神经网络模型最基本的径向基函数神经网络包含三层,由一些感知单元组成的输入层、包含一个具有径向基函数神经元的隐层和一个具有线性神经原的输出层。 1.RBF径向基神经元模型径向基函数神经元的传递函数有多种形式，最常用的形式是高斯函数（radbas）。采用高斯基函数，具备如下优点： ①表示形式简单，即使对于多变量输入也不增加太多的复杂性；②径向对称；③光滑性好，任意阶导数存在；④由于该基函数表示简单且解析性好，因而便于进行理论分析。输入向量p 图1径向基传递函数径向基网络的神经元模型结构如图2所示。由该图可见， radbas的输入为输入矢量p和权值向量W之间的距离乘以阈值b。图2 径向基函数神经元模型 2.RBF神经网络的结构径向基函数网络包括输入层、隐层和输出层，如图3所示。输入信号传递到隐层，隐层有S1个神经元，节点函数为高斯函数；输出层有S2个神经元，节点函数一般采用简单的线性函数。图3 径向基函数网络基本结构图（三）RBF神经网络应用于函数逼近 RBF神经网络在进行函数逼近的实现时，往往在网络设计之初并不指定隐层神经元的个数，而是在每一次针对样本集的训练中产生一个径向基神经元，并尽可能最大程度地降低误差，如果未达到精度要求，则继续增加神经元，直到满足精度要求或者达到最大神经元数目。这样避免了设计之初存在隐层神经元过少或者过多的问题。训练过程中，散布常数的选取非常重要。 1.函数逼近的RBF神经网络已知输入向量P和输出向量T，通过构建径向基函数神经网络来进行曲线拟合，从而找到一个函数能够满足这21个数据点的输入/输出关系，绘制训练样本如图所示。输入向量P：-1:0.1:1; 输出向量T：0.9500 0.5700 0.0300 -0.2800 -0.5800 -0.6200 -0.4800 -0.1400 0.2100 0.4700 0.5000 0.3800 0.1700 -0.1200 -0.3200 -0.4200 0.3500 -0.1300 0.2120 0.4200 0.5100; 应用MATLAB神经网络工具箱中的newrb()函数快速构建一个径向基函数网络，并且网络根据输入向量和期望值自动进行调整，从而实现函数逼近，预先设定均方差精度为0.0001, 散布常数为1。实验结果如图4所示。可见，应用径向基函数进行函数逼近非常有效。图4网络输出与目标值比较（下转第19页）【收稿日期】2009-06-02 【作者简介】刘君尧（1979－），女，湖南汨罗人，深圳信息职业技术学院讲师，硕士研究生，研究方向为神经网络。