完整word版Matlab的神经网络工具箱入门Word下载.docx

1、 elmannet - Elman神经网络。 feedforwardnet - 前馈神经网络。 fitnet - 函数拟合神经网络。 layrecnet - 分层递归神经网络。 linearlayer - 线性神经层。 lvqnet - 学习矢量量化（LVQ）神经网络。 narnet - 非线性自结合的时间序列网络。 narxnet - 非线性自结合的时间序列与外部输入网络。 newgrnn - 设计一个广义回归神经网络。 newhop - 建立经常性的Hopfield网络。 newlind - 设计一个线性层。 newpnn - 设计概率神经网络。 newrb - 径向基网络设计。 newr

2、be - 设计一个确切的径向基网络。 patternnet - 神经网络模式识别。 感知 - 感知。 selforgmap - 自组织特征映射。 timedelaynet - 时滞神经网络。 利用网络。 网络 - 创建一个自定义神经网络。 SIM卡 - 模拟一个神经网络。 初始化 - 初始化一个神经网络。 适应 - 允许一个神经网络来适应。 火车 - 火车的神经网络。 DISP键 - 显示一个神经网络的属性。 显示 - 显示的名称和神经网络属性 adddelay - 添加延迟神经网络的反应。 closeloop - 神经网络的开放反馈转换到关闭反馈回路。 formwb - 表格偏见和成单个向量

3、的权重。 getwb - 将它作为一个单一向量中的所有网络权值和偏差。 noloop - 删除神经网络的开放和关闭反馈回路。 开环 - 转换神经网络反馈，打开封闭的反馈循环。 removedelay - 删除延迟神经网络的反应。 separatewb - 独立的偏见和重量/偏置向量的权重。 setwb - 将所有与单个矢量网络权值和偏差。 Simulink的支持。 gensim - 生成Simulink模块来模拟神经网络。 setsiminit - 集神经网络的Simulink模块的初始条件 getsiminit - 获取神经网络Simulink模块的初始条件 神经元 - 神经网络Simuli

4、nk的模块库。 培训职能。 trainb - 批具有重量与偏见学习规则的培训。 trainbfg - 的BFGS拟牛顿倒传递。 trainbr - 贝叶斯规则的BP算法。 trainbu - 与重量与偏见一批无监督学习规则的培训。 trainbuwb - 与体重无监督学习规则与偏见一批培训。 trainc - 循环顺序重量/偏见的培训。 traincgb - 共轭鲍威尔比尔重新启动梯度反向传播。 traincgf - 共轭弗莱彻-里夫斯更新梯度反向传播。 traincgp - 共轭波拉克- Ribiere更新梯度反向传播。 traingd - 梯度下降反向传播。 traingda - 具有自适

5、应LR的反向传播梯度下降。 traingdm - 与动量梯度下降。 traingdx - 梯度下降瓦特/惯性与自适应LR的反向传播。 trainlm - 采用Levenberg -马奎德倒传递。 trainoss - 一步割线倒传递。 trainr - 随机重量/偏见的培训。 trainrp - RPROP反向传播。 trainru - 无监督随机重量/偏见的培训。 火车 - 顺序重量/偏见的培训。 trainscg - 规模化共轭梯度BP算法。 绘图功能。 plotconfusion - 图分类混淆矩阵。 ploterrcorr - 误差自相关时间序列图。 ploterrhist - 绘制误

6、差直方图。 plotfit - 绘图功能适合。 plotinerrcorr - 图输入错误的时间序列的互相关。 plotperform - 小区网络性能。 plotregression - 线性回归情节。 plotresponse - 动态网络图的时间序列响应。 plotroc - 绘制受试者工作特征。 plotsomhits - 小区自组织图来样打。 plotsomnc - 小区自组织映射邻居的连接。 plotsomnd - 小区自组织映射邻居的距离。 plotsomplanes - 小区自组织映射重量的飞机。 plotsompos - 小区自组织映射重量立场。 plotsomtop - 小

7、区自组织映射的拓扑结构。 plottrainstate - 情节训练状态值。 plotwb - 图寒春重量和偏差值图。 列出其他神经网络实现的功能。 nnadapt - 适应职能。 nnderivati?ve - 衍生功能。 nndistance - 距离函数。 nndivision - 除功能。 nninitlayer - 初始化层功能。 nninitnetwork - 初始化网络功能。 nninitweight - 初始化权函数。 nnlearn - 学习功能。 nnnetinput - 净输入功能。 nnperformance - 性能的功能。 nnprocess - 处理功能。 nns

8、earch - 线搜索功能。 nntopology - 拓扑结构的功能。 nntransfer - 传递函数。 nnweight - 重量的功能。 示威，数据集和其他资源 nndemos - 神经网络工具箱的示威。 nndatasets - 神经网络工具箱的数据集。 nntextdemos - 神经网络设计教科书的示威。 nntextbook - 神经网络设计教科书的资讯。用他给出的命令 nntool（同样是在command window键入） 调出图形用户界面如下 Neural Network Toolbox 神经网络工具箱 Version 8.1 （R2013b） 08-Aug-2013

9、2013的8.1 版 Graphical user interface functions. 图形用户界面函数 nnstart - Neural Network Start GUI 神经网络启动图形用户界面GUI nctool - Neural network classification tool 神经网络分类工具 nftool - Neural Network Fitting Tool 神经网络拟合工具 nntraintool - Neural network training tool 神经网络训练工具 nprtool - Neural network pattern recogniti

10、on tool 神经网络模式识别工具 ntstool - NFTool Neural Network Time Series Tool NFTool 神经网络时间序列工具 nntool - Neural Network Toolbox graphical user interface. 神经网络工具箱图形用户界面 view - View a neural network. 查看一个神经网络 Network creation functions. 网络生成函数 cascadeforwardnet Cascade-forward neural network. 级联神经网络 competlayer

11、 - Competitive neural layer. 竞争神经层 distdelaynet - Distributed delay neural network. 分布式延迟神经网络 elmannet - Elman neural network. Elman 神经网络 feedforwardnet - Feed-forward neural network. 前馈神经网络 fitnet - Function fitting neural network. 函数拟合神经网络 layrecnet - Layered recurrent neural network. 分层递归神经网络 lin

12、earlayer - Linear neural layer. 线性神经层 lvqnet - Learning vector quantization （LVQ） neural network. 学习向量量化（LVQ） 神经网络 narnet - Nonlinear auto-associative time-series network. 非线性自动组合时间序列网络 narxnet - Nonlinear auto-associative time-series network with external input. 具有外部输入的非线性自动组合时间序列网络 newgrnn - Desig

13、n a generalized regression neural network. 设计一个广义回归神经网络 newhop - Create a Hopfield recurrent network. 创建一个 Hopfield 复发性网络 newlind - Design a linear layer. 设计一个线性层 newpnn - Design a probabilistic neural network. 设计一个概率神经网络 newrb - Design a radial basis network. 设计一个径向基网络 newrbe - Design an exact radi

14、al basis network. 设计一个精确的径向基网络 patternnet - Pattern recognition neural network. 模式识别神经网络 perceptron - Perceptron. selforgmap - Self-organizing map. 自组织映射 timedelaynet - Time-delay neural network. 时间延迟神经网络 Using networks. 网络使用 network - Create a custom neural network. 创建一个定制的神经网络 sim - Simulate a neu

15、ral network. 模拟神经网络 init - Initialize a neural network. 初始化一个神经网络 adapt - Allow a neural network to adapt. 神经网络的适应 train - Train a neural network. 训练一个神经网络 disp - Display a neural networks properties. 显示一个神经网络的属性 display - Display the name and properties of a neural network 显示一个神经网络的名字和属性 adddelay -

16、 Add a delay to a neural networks response. 加一个延时到神经网络响应 closeloop - Convert neural network open feedback to closed feedback loops. 转变神经网络打开反馈到关闭反馈的回路 formwb - Form bias and weights into single vector. 使偏差和权重成为单一向量 getwb - Get all network weight and bias values as a single vector. 获得全部网络权重和偏差当作单一向量

17、noloop - Remove neural network open and closed feedback loops. 移去神经网络打开和关闭反馈回路 openloop - Convert neural network closed feedback to open feedback loops. 转变神经网络关闭反馈到打开反馈的回路 removedelay - Remove a delay to a neural networks response. 为神经网络反应移去一个延迟 separatewb - Separate biases and weights from a weight

18、/bias vector. 从一个权重/偏差向量分离偏差和权重 setwb - Set all network weight and bias values with a single vector. 用一个单一向量设置全部网络权重和偏差值 Simulink support. 仿真支持 gensim - Generate a Simulink block to simulate a neural network. 生成Simulink模块来模拟神经网络 setsiminit - Set neural network Simulink block initial conditions 设置神经网

19、络Simulink模块初始条件 getsiminit - Get neural network Simulink block initial conditions 获得神经网络Simulink模块初始条件 neural - Neural network Simulink blockset. 神经网络Simulink 模块集 Training functions. 训练函数 trainb - Batch training with weight & bias learning rules. 批处理具有权重和偏差学习规则的训练 trainbfg - BFGS quasi-Newton backpr

20、opagation. BFGS 拟牛顿反向传播 trainbr - Bayesian Regulation backpropagation. 贝叶斯规则的反向传播 trainbu - Unsupervised batch training with weight & bias learning rules. 无监管的批处理具有权重和偏差学习规则的训练 trainbuwb - Unsupervised batch training with weight & trainc - Cyclical order weight/bias training. 循环顺序权重和偏差训练 traincgb -

21、Conjugate gradient backpropagation with Powell-Beale restarts. 具有 Powell-Beale 重新开始的共轭梯度反向传播 traincgf - Conjugate gradient backpropagation with Fletcher-Reeves updates. 具有Fletcher-Reeves 更新的共轭梯度反向传播 traincgp - Conjugate gradient backpropagation with Polak-Ribiere updates. 具有Polak-Ribiere 更新的共轭梯度Pola

22、k-Ribiere traingd - Gradient descent backpropagation. 梯度下降反向传播 traingda - Gradient descent with adaptive lr backpropagation. 具有自适应LR的反向传播梯度下降 traingdm - Gradient descent with momentum. 具有动量的梯度下降 traingdx - Gradient descent w/momentum & adaptive lr backpropagation. 梯度下降瓦特/动量与自适应LR的反向传播 trainlm - Leve

23、nberg-Marquardt backpropagation. Levenberg-Marquardt反向传播 trainoss - One step secant backpropagation. 一步割线反向传播 trainr - Random order weight/bias training. 随机权重/偏差训练 trainrp - RPROP backpropagation. RPROP 反向传播 trainru - Unsupervised random order weight/bias training. 无监管随机权重/偏差训练 trains - Sequential o

24、rder weight/bias training. 顺序权重/偏差训练 trainscg - Scaled conjugate gradient backpropagation. 规模化共轭梯度反向传播 Plotting functions. 绘图函数 plotconfusion - Plot classification confusion matrix. 图分类混淆矩阵 ploterrcorr - Plot autocorrelation of error time series. 误差自相关时间序列图 ploterrhist - Plot error histogram. 误差直方图

25、plotfit - Plot function fit. 绘图功能（函数）配合 plotinerrcorr - Plot input to error time series cross-correlation. 绘制输入误差时间序列互相关 plotperform - Plot network performance. 绘制网络性能 plotregression - Plot linear regression. 绘制线性回归 plotresponse - Plot dynamic network time-series response. 绘制动态网络时间序列反应 plotroc - Plo

26、t receiver operating characteristic. 绘制接收器操作特性 plotsomhits - Plot self-organizing map sample hits. 绘制自组织映射样本采样数 plotsomnc - Plot Self-organizing map neighbor connections. 绘制自组织映射邻居关系 plotsomnd - Plot Self-organizing map neighbor distances. 绘制自组织映射邻居距离 plotsomplanes - Plot self-organizing map weight

27、planes. 绘制自组织映射权重位面 plotsompos - Plot self-organizing map weight positions. 绘制自组织映射权重位置 plotsomtop - Plot self-organizing map topology. 绘制自组织映射拓扑结构 plottrainstate - Plot training state values. 绘制训练状态值 plotwb - Plot Hinton diagrams of weight and bias values. 绘制权重和偏差值得 Hinton 图 Lists of other neural n

28、etwork implementation functions. 神经网络其他重要函数的列表nnadapt - Adapt functions. 适应函数 adaptwb - Sequential order incremental training w/learning functions.nnderivative - Derivative functions. 派生（衍生）函数 Neural Network Toolbox Calculation Functions. 神经网络工具箱计算函数 The contents of this directory may change without

29、 notice. These files are implementation files not intended for direct use. 这个目录的内容可以改变故没有公告，这些文件是安装启用文件并非直接可应用的。nndistance - Distance functions. 距离函数 boxdist - Box distance function. Box距离函数 dist - Euclidean distance weight function. 欧几里得距离权值函数 linkdist - Link distance function. Link距离函数 mandist - Manhattan distance function. Manhattan 距离函数nndivision - Division functions. 除法函数 divideblock - Partition indices into three sets using blocks of indices. 划分指标成为三个可用指标块集 divideind - Partition indices into three sets