Matlab工具箱中的BP与RBF函数
MATLAB在RBF神经网络模型中的应用
MATLAB 在RBF 神经网络模型中的应用高宁1，张建中2（1．安徽农业大学信息与计算机学院，安徽合肥230036；2.安徽建筑工业学院电子与信息工程学院，安徽合肥230022）摘要：本文介绍了RBF 神经网络的基本原理及主要特点，并举例说明了基于MATLAB 神经网络工具箱建立RBF 神经网络模型及实现仿真的方法。
关键词：仿真；MATLAB 神经网络工具箱；RBF 神经网络中图分类号：TP399文献标识码：A文章编码：1672－6251（2009）02－0110－02Application of RBF neural network model based on MATLABGAO Ning 1，ZHANG Jan-zhong 2(1.College of Information and computer,Anhui Agriculture University,Hefei 230036,China;2.College of Electronics and Information Enginner,Anhui Architecture University,Hefei 230022,China)Abstract:In this paper,the principle and characteristic of RBF neural network are explained,and the method of building and simulating RBF neural network model is introduced.Key words:Simulation;MATLAB neural network toolbox;RBF neural network人工神经网络具有大规模并行处理能力、分布式存储能力、自适应（学习）能力等特征，神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法的缺陷，已广泛应用于模式识别、信号处理等各种应用领域。
matlab的BP神经网络讲义
matlab的BP神经网络讲义一、RBF神经网络1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数(Radical Basis Function，RBF)方法，1988年，Moody和Darken提出了一种神经网络结构，即RBF神经网络。
RBF网络是一种三层前向网络，其基本思想是：（1）用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，将输入矢量直接(即不需要通过权连接)映射到隐空间（2）当RBF 的中心点确定后，映射关系也就确定（3）隐含层空间到输出空间的映射是线性的。
newrb()函数功能建立一个径向基神经网络格式net = newrb(P，T，GOAL，SPREAD，MN，DF)说明P为输入向量，T为目标向量，GOAL为圴方误差，默认为0，SPREAD为径向基函数的分布密度，默认为1，MN为神经元的最大数目，DF为两次显示之间所添加的神经元神经元数目。
例子：设[P,T]是训练样本，[X,Y]是测试样本；net=newrb(P,T,err_goal,spread); %建立网络q=sim(net,p);e=q-T;plot(p,q); %画训练误差曲线q=sim(net,X);e=q-Y;plot(X,q); %画测试误差曲线二、BP神经网络训练前馈网络的第一步是建立网络对象。
函数newff()建立一个可训练的前馈网络。
这需要4个输入参数。
第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值。
第二个参数是一个设定每层神经元个数的数组。
第三个参数是包含每层用到的传递函数名称的细胞数组。
最后一个参数是用到的训练函数的名称。
举个例子，下面命令将创建一个二层网络。
它的输入是两个元素的向量，第一层有三个神经元(3)，第二层有一个神经元(1)。
第一层的传递函数是tan-sigmoid，输出层的传递函数是linear。
输入向量的第一个元素的范围是-1到2[-1 2]，输入向量的第二个元素的范围是0到5[0 5]，训练函数是traingd。
matlab神经网络工具箱简介和函数及示例
代码运行结果： 网络训练误差
结论：隐含层节点设为8
BP网络训练步骤
步骤1: 初始化 步骤2:计算网络各层输出矢量 步骤3:计算网络各层反向传播的误差变化,并计算各 层权值的修正值及修正值 步骤4:再次计算权值修正后的误差 平方和 步骤5:检查误差 平方和是否小于 误差期望值,若是, 停止训练,否则继续.
三、BP网络学习函数
learngd 该函数为梯度下降权值/阈值学习函数，通过神经 元的输入和误差，以及权值和阈值的学习速率， 来计算权值或阈值的变化率。
调用格式; [dW,ls]=learngd(W,P,Z,N,A,T,E,gW,gA,D,LP,LS)
问题形式的种类：
数据样本已知； 数据样本之间相互关系不明确； 输入/输出模式为连续的或者离散的； 输入数据按照模式进行分类，模式可能会 具有平移、旋转或者伸缩等变化形式； 数据样本的预处理； 将数据样本分为训练样本和测试样本
② 网络模型的确定 主要是根据问题的实际情况，选择模型的类
例子1: help newff
例子2:设计一个隐含层神经元数目神经元个数
以一个单隐层的BP网络设计为例，介绍利用神经 网络工具箱进行BP网络设计及分析的过程
1. 问题描述
通过对函数进行采样得到了网络的输入变 量P和目标变量T：
P=[-1:0.1:1]; T=[-0.9602 -0.577 -0.0729 0.3771 0.6405 0.6600 0.4609 0.1336 -0.2013 -0.4344 -0.5000 -0.3930 -0.1647 0.0988 0.3072 0.3960 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2189 -0.3201];
针对给定的输入，得到网络输出 调用其它训练函数，对网络进行训练 对权值和阈值进行训练 自适应函数 网络权值和阈值的学习 对网络进行初始化 对多层网络初始化
matlab工具箱函数汇总
MATLAB工具箱函数汇总Ⅰ.1 统计工具箱函数表Ⅰ-1 概率密度函数表Ⅰ-2 累加分布函数附录I 工具箱函数汇总·521·表Ⅰ-3 累加分布函数的逆函数表Ⅰ-4 随机数生成器函数表Ⅰ-5 分布函数的统计量函数附录I 工具箱函数汇总·523·表Ⅰ-6 参数估计函数表Ⅰ-7 统计量描述函数表Ⅰ-8 统计图形函数表Ⅰ-9 统计过程控制函数附录I 工具箱函数汇总·525·表Ⅰ-10 聚类分析函数表Ⅰ-11 线性模型函数表Ⅰ-12 非线性回归函数表Ⅰ-13 试验设计函数表Ⅰ-14 主成分分析函数附录I 工具箱函数汇总·527·表Ⅰ-15 多元统计函数表Ⅰ-16 假设检验函数表Ⅰ-17 分布检验函数表Ⅰ-18 非参数函数表Ⅰ-19 文件输入输出函数表Ⅰ-20 演示函数Ⅰ.2 优化工具箱函数表Ⅰ-21 最小化函数表表Ⅰ-22 方程求解函数表表Ⅰ-23 最小二乘函数表附录I 工具箱函数汇总·529·表Ⅰ-24 实用函数表表Ⅰ-25 大型方法的演示函数表表Ⅰ-26 中型方法的演示函数表Ⅰ.3 样条工具箱函数表Ⅰ-27 三次样条函数表Ⅰ-28 分段多项式样条函数表Ⅰ-29 B样条函数表Ⅰ-30 有理样条函数表Ⅰ-31 操作样条函数表Ⅰ-32 样条曲线端点和节点处理函数附录I 工具箱函数汇总·531·表Ⅰ-33 样条曲线端点和节点处理函数表Ⅰ-34 解线性方程组的函数表Ⅰ-35 样条GUI函数Ⅰ.4 偏微分方程数值解工具箱函数表Ⅰ-36 偏微分方程求解算法函数表Ⅰ-37 用户界面算法函数表Ⅰ-38 几何算法函数表Ⅰ-39 绘图函数表Ⅰ-40 实用函数附录I 工具箱函数汇总·533·表Ⅰ-41 自定义算法函数表Ⅰ-42 演示函数。
Matlab常用命令和函数-工具箱部分函数
Matlab常用命令和函数-工具箱部分函数Matlab 工具箱部分函数randint 产生均匀分布的随机整数矩阵randsrc 根据给定的数字表产生随机矩阵wgn 产生高斯白噪声信号分析函数biterr 计算比特误差数和比特误差率eyediagram 绘制眼图scatterplot 绘制散点图symerr 计算符号误差数和符号误差率信源编码compand mu律/A律压缩/扩张dpcmdeco DPCM（差分脉冲编码调制）解码dpcmenco DPCM编码dpcmopt 优化DPCM参数lloyds Lloyd法则优化量化器参数quantiz 给出量化后的级和输出值误差控制编码bchpoly 给出二进制BCH码的性能参数和产生多项式convenc 产生卷积码cyclgen 产生循环码的奇偶校验阵和生成矩阵cyclpoly 产生循环码的生成多项式decode 分组码解码器encode 分组码编码器gen2par 将奇偶校验阵和生成矩阵互相转换gfweight 计算线性分组码的最小距离hammgen 产生汉明码的奇偶校验阵和生成矩阵rsdecof 对Reed-Solomon编码的ASCII文件解码rsencof 用Reed-Solomon码对ASCII文件编码rspoly 给出Reed-Solomon码的生成多项式syndtable 产生伴随解码表vitdec 用Viterbi法则解卷积码（误差控制编码的低级函数）bchdeco BCH解码器bchenco BCH编码器rsdeco Reed-Solomon解码器rsdecode 用指数形式进行Reed-Solomon解码rsenco Reed-Solomon编码器rsencode 用指数形式进行Reed-Solomon编码调制与解调ademod 模拟通带解调器ademodce 模拟基带解调器amod 模拟通带调制器amodce 模拟基带调制器apkconst 绘制圆形的复合ASK-PSK星座图ddemod 数字通带解调器ddemodce 数字基带解调器demodmap 解调后的模拟信号星座图反映射到数字信号dmod 数字通带调制器dmodce 数字基带调制器modmap 把数字信号映射到模拟信号星座图（以供调制）qaskdeco 从方形的QASK星座图反映射到数字信号qaskenco 把数字信号映射到方形的QASK星座图专用滤波器hank2sys 把一个Hankel矩阵转换成一个线性系统模型hilbiir 设计一个希尔伯特变换IIR滤波器rcosflt 升余弦滤波器rcosine 设计一个升余弦滤波器（专用滤波器的低级函数）rcosfir 设计一个升余弦FIR滤波器rcosiir 设计一个升余弦IIR滤波器信道函数awgn 添加高斯白噪声gfadd 伽罗域上的多项式加法gfconv 伽罗域上的多项式乘法gfcosets 生成伽罗域的分圆陪集gfdeconv 伽罗域上的多项式除法gfdiv 伽罗域上的元素除法gffilter 在质伽罗域上用多项式过滤数据gflineq 在至伽罗域上求Ax=b的一个特解gfminpol 求伽罗域上元素的最小多项式gfmul 伽罗域上的元素乘法gfplus GF（2^m）上的元素加法gfpretty 以通常方式显示多项式gfprimck 检测多项式是否是基本多项式gfprimdf 给出伽罗域的MATLAB默认的基本多项式gfprimfd 给出伽罗域的基本多项式gfrank 伽罗域上矩阵求秩gfrepcov GF（2）上多项式的表达方式转换gfroots 质伽罗域上的多项式求根gfsub 伽罗域上的多项式减法gftrunc 使多项式的表达最简化gftuple 简化或转换伽罗域上元素的形式工具函数bi2de 把二进制向量转换成十进制数de2bi 把十进制数转换成二进制向量erf 误差函数erfc 余误差函数istrellis 检测输入是否MATLAB的trellis结构（structure）marcumq 通用Marcumoct2dec 八进制数转十进制数poly2trellis 把卷积码多项式转换成MATLAB的trellis描述vec2mat 把向量转换成矩阵。
matlab径向基函数
matlab径向基函数Matlab中的径向基函数（RBF）是一种非常有用的数学工具，它在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域中被广泛应用。
本文将详细介绍Matlab中径向基函数的定义、原理、实现以及应用。
一、定义径向基函数是一种基于距离的函数，可以将一个点映射到一个高维空间。
在Matlab中，常见的径向基函数包括高斯函数、多项式函数、细胞函数等等。
高斯函数最常用，定义如下：$$\phi_j(x)=exp(-\frac{\parallel x-x_j\parallel^2}{2\sigma_j^2})$$$x$是数据点，$x_j$是高斯函数的中心点，$\sigma_j$是高斯函数的带宽。
根据高斯函数的定义，带宽越小，函数在中心点处的值就越大，函数在中心点附近的值也会更大，但是随着距离的增加，函数值会急剧下降；带宽越大，函数在中心点处的值就越小，函数在中心点附近的值也会更小，但是随着距离的增加，函数值会缓慢下降。
二、原理径向基函数的原理是基于距离的概念，即同类样本之间的距离相对较小，而不同类样本之间的距离相对较大。
在分类或聚类任务中，将样本点映射到高维空间，利用高斯函数或其他径向基函数完成对样本点的聚类或分类。
三、实现在Matlab中，实现径向基函数可以采用以下步骤：1.读取数据集可以采用读取csv文件、Excel文件等方式获取数据集。
在本文中，我们使用Matlab自带的鸢尾花数据集（Iris）进行演示。
2.选择使用的径向基函数本文采用高斯函数，即：$$\phi_j(x)=exp(-\frac{\parallel x-x_j\parallel^2}{2\sigma_j^2})$$3.计算高斯函数参数可以采用层次聚类（hierarchical clustering）、K-means聚类等方法，计算高斯函数的中心点和带宽。
4.计算径向基函数矩阵根据高斯函数的定义，可以根据数据集、高斯函数中心点和带宽计算径向基函数矩阵，具体方法如下：```matlabfunction Gaussian_RBF_Matrix =Gaussian_RBF(dataPoints,numberOfCenters,Gaussian_RBF_Radii)randomIndexs = randperm(size(dataPoints,1));dataPoints = dataPoints(randomIndexs,:); %shuffle datapointscenters = datasample(dataPoints,numberOfCenters); % selects numberOfCenters number of centers at randomdistances = pdist2(dataPoints,centers);Gaussian_RBF_Matrix = exp(-((distances./Gaussian_RBF_Radii).^2));end````dataPoints`是数据集，`numberOfCenters`是高斯函数中心点的数量，`Gaussian_RBF_Radii`是高斯函数的带宽。
bp和rbf的区别
bp和rbf的区别１、BP网络BP神经元的传输函数为非线性函数，最常用的是logsing和tansig，有的输出层也采用线性函数（purelin)。
BP网络一般为多层神经网络，经验表明一般情况下两层即可满足。
如果多层BP网络的输出层采用S型传输函数，其输出值将会限制在一个较小的范围内（0，1）；而采用线性传输函数则可以取任意值。
BP网络的学习过程分为两个阶段：（1）输入已知学习样本，通过设置网络结构和前一次迭代的权值和阈值，从网络的第一层向后计算各神经元的输出。
（2）对权值和阈值进行修改，从最后一层向前计算各权值和阈值对总误差的影响（梯度），据此对各权值和阈值进行修改。
BP网络的学习算法：最速下降BP算法（traingd）、动量BP算法（traingdm）、学习率可变的BP算法（traingdx）、弹性BP算法（trainrp）、变梯度算法（traincgf，traincgp,traincgb,trainscg）、拟牛顿算法（trainoss）、LM算法（trainlm）。
提高BP网络泛化能力的方法：归一化法和提前终止法。
BP网络的局限性：（1）学习率与稳定性的矛盾：梯度算法进行稳定学习的学习率较小，所以通常学习过程得收敛速度很慢。
附加动量法通常比简单的梯度算法快，因为在保证学习时间的同时，可以采用很高的学习率，但对于实际应用仍然很慢。
以上两种个方法只适用于希望增加训练次数的情况。
如果有足够的存储空间，则对于中小规模的神经网络可采用LM算法；如果存储空间有问题，则可采用其他多种快速算法，例如对于大规模的神经网络采用trainrp或trainscg(变梯度算法的一种）。
（2）学习率的选择缺乏有效的方法。
对于线性网络，学习率选择的太大，容易导致学习不稳定；反之，学习率选择的太小，则导致无法忍受的过长的学习时间。
对于非线性网络，还没有找到一种简单易行的方法。
（3）训练过程可能限于局部最小。
在实际应用过程中，BP网络往往在训练过程中，也可能找不到某个问题具体地解，比如在训练过程中陷入局部最小的情况。
RBF网络的matlab实现
RBF⽹络的matlab实现⼀、⽤⼯具箱实现函数拟合参考：(1)newrb()该函数可以⽤来设计⼀个近似径向基⽹络(approximate RBF)。
调⽤格式为：[net,tr]=newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF)其中P为Q组输⼊向量组成的R*Q位矩阵，T为Q组⽬标分类向量组成的S*Q维矩阵。
GOAL为均⽅误差⽬标(Mean Squard Error Goal)，默认为0.0；SPREAD为径向基函数的扩展速度，默认为1；MN为神经元的最⼤数⽬，默认为Q；DF维两次显⽰之间所添加的神经元数⽬，默认为25；ner为返回值，⼀个RBF⽹络，tr为返回值，训练记录。
⽤newrb（）创建RBF⽹络是⼀个不断尝试的过程(从程序的运⾏可以看出来)，在创建过程中，需要不断增加中间层神经元的和个数，知道⽹络的输出误差满⾜预先设定的值为⽌。
(2)newrbe()该函数⽤于设计⼀个精确径向基⽹络(exact RBF)，调⽤格式为：net=newrbe(P,T,SPREAD)其中P为Q组输⼊向量组成的R*Q维矩阵，T为Q组⽬标分类向量组成的S*Q维矩阵；SPREAD为径向基函数的扩展速度，默认为1和newrb()不同的是，newrbe()能够基于设计向量快速，⽆误差地设计⼀个径向基⽹络。
(3)radbas()该函数为径向基传递函数，调⽤格式为A=radbas(N)info=radbas(code)其中N为输⼊（列）向量的S*Q维矩阵，A为函数返回矩阵，与N⼀⼀对应，即N的每个元素通过径向基函数得到A；info=radbas(code)表⽰根据code值的不同返回有关函数的不同信息。
包括derive——返回导函数的名称name——返回函数全称output——返回输⼊范围active——返回可⽤输⼊范围使⽤exact径向基⽹络来实现⾮线性的函数回归：%%清空环境变量clcclear%%产⽣输⼊输出数据%设置步长interval=0.01;%产⽣x1,x2x1=-1.5:interval:1.5;x2=-1.5:interval:1.5;%按照函数先求的响应的函数值，作为⽹络的输出F=20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2);%%⽹络建⽴和训练%⽹络建⽴，输⼊为[x1;x2]，输出为F。
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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。
•SPREAD：分散度参数，默认值为1。
SPREAD越大，网络逼近的函数越平滑，但SPREAD取值过大将导致在逼近变化比较剧烈的函数时神经元过多，若SPREAD取值过小，则导致在逼近平滑函数时，导致神经元过多。
(4) newrbe函数功能：创建一个精密径向基网络。
newrbe函数可以很快地根据设计向量创建一个0误差的径向基网络。
调用格式：Net=Newrbe(P,T,SPREAD)参数说明：参数P,T和SPREAD同newrb函数中的参数P,T和SPREAD含义相同。
2 网络训练函数(1) Adapt函数功能：神经网络单步训练函数。
调用格式：[net,Y,E,Pf,Af] = adapt(net,P,T,Pi,Ai)参数说明：Adapt函数调用由net.adaptFcn所指定的函数和net.adaptParam所指定的参数来训练网络。
在执行命令Adapt之前，可以预先指定训练函数net.adaptFcn和训练参数net.adaptParam。
输入参数：•net –所要训练的网络；•P - 网络的输入；•T - 网络的期望输出，可选项，只在有教师训练时需要，一般不用，默认值为0；•Pi –初始输入延迟，可选项，只在有输入延迟时需要，一般不用，默认值为0；•Ai –初始层延迟，可选项，只在有层延迟时需要，默认值为0；•输出参数：NET –训练后的网络；•Y - 网络输出；• E - 网络误差；•Pf -训练后的输入延迟，一般不用.；•Af -训练后的层延迟，一般不用。
ADAPT的参数有两种格式：阵列格式和矩阵格式。
阵列格式易于描述，最适合于多输入多输出网络。
当ADAPT的参数为阵列格式时：P - Ni×TS阵列, 阵列的每个元素P{i,ts}是一个Ri×Q 的矩阵；T - Nt×TS阵列, 阵列的每个元素P{i,ts}是一个V i×Q的矩阵；Pi - Ni×ID阵列, 阵列的每个元素{i,k}是一个Ri×Q 的矩阵；Ai - Nl×LD阵列, 阵列的每个元素{i,k}是一个Si×Q的矩阵；其中：Ni = net.numInputsNl = net.numLayersNt = net.numTargetsID = net.numInputDelaysLD = net.numLayerDelaysTS = Number of time stepsQ = Batch sizeRi = net.inputs{i}.sizeSi = yers{i}.sizeV i = net.targets{i}.size矩阵格式最适合于单输入单输出网络，但也可以用于多输入多输出网络。
每个矩阵元素通过把相应阵列参数元素存储到一个单一的矩阵来寻找。
当ADAPT的参数为矩阵格式时：P-(sum of Ri)×Q matrixT-(sum of V i)×Q matrixPi-(sum of Ri)×(ID*Q) matrixAi-(sum of Si)×LD*Q) matrix其中Pi, Ai, Pf和Af的列为最初的延迟条件到最近的延迟条件。
Pi{i,k}为时刻ts=k-ID的输入i；Pf{i,k}为时刻ts=TS+k-ID 的输入i ；Ai{i,k}为时刻ts=k-LD的层输出i；Af{i,k}为时刻ts=TS+k-LD的层输出i。
(2) adaptwb函数功能：网络权值和偏置单步训练函数调用格式：[net,Ac,El] = adaptwb(net,Pd,T,Ai,Q,TS)info = adaptwb(code)说明：adaptwb函数根据网络的学习函数(net.learnFcn)对网络的权值和偏置进行单步训练。
输入参数：net 所要训练的神经网络；•Pd 延迟输入，是一个No×Ni×TS阵列，元素P{i,j,ts}是一个Zij ×Q矩阵；•Tl 各层的期望输出，Nl×TS阵列，元素P{i,ts}是一个V i×Q矩阵或空矩阵；•Ai 初始输入条件，Nl×LD阵列，元素Ai{i,k}是一个Si×Q矩阵；•Q 输入向量的个数•TS 步长输出参数：•net 更新后的网络•Ac 总的层输出，Nl×(LD+TS)阵列，元素El{i,k}是一个Si×Q 矩阵或空矩阵。
•El 该层的误差其中参数Ni、Nl、LD、Ri、Si和V i同adapt函数中的参数Ni、Nl、LD、Ri、Si和V i相同。
Zij = Ri*length(net.inputW eights{i,j}.delays)adaptwb(code)函数根据code返回有用的信息，code可以取为‘pnames’训练参数的名称‘pdefaults’缺省的训练参数如果要使一个网络使用adaptwb函数进行网络训练，需要作如下设置：•设置net.adaptFcn为adaptwb(net.adaptParam将自动设为adaptwb的缺省值)；•设置第i层各偏置的学习函数(net.biases{i}.learnFcn)和各权值的学习函数(net.inputW eights{i,j}.learnFcn 和yerW eights{i,j}.learnFcn)为各自的期望学习函数；(3) train函数功能：神经网络学习函数。
调用格式：[net,tr] = train(net,P,T,Pi,Ai)[net,tr] = train(net,P,T,Pi,Ai,VV,TV)说明：train函数根据net.trainFcn和net.trainParam训练网络net。
输入参数：train函数的输入参数同adapt函数的输入参数相同。
输出参数：•net –返回网络；•tr –网络训练步数和性能；Train函数的信号参数可以有两种格式：阵列或矩阵，输入参数的阵列格式和矩阵格式同adapt函数相同。
Train函数的第二种调用格式[net,tr] =train(NET,P,T,Pi,Ai,VV,TV)与其第一种格式的区别在于：第二种调用格式在训练完网络过程中进行网络测试，确认向量用来尽早终止训练，以免过训练损害网络的普遍性，而第一种调用格式在训练过程中不进行这种测试。
如果VV.Pi、VV.Ai设为空矩阵或空阵列，将使用起默认值。
其中VV.P，TV.P为给定/测试输入，VV.T, TV.T为给定/测试输入的期望输出，默认值为0；VV.Pi,TV.Pi为给定/测试初始输入延迟条件，默认值为0；VV.Ai,TV.Ai为给定/测试层延迟条件，默认值为0；(4) trainwb函数功能：网络权值/偏置训练函数调用格式：[net,tr]=trainwb(net,Pd,Tl,Ai,Q,TS,VV)info = trainwb(code)说明：输入参数：•Pd 延迟输入，No×Ni×TS阵列，元素P{i,j,ts}是一个Dij×Q矩阵，其中◆Dij=Ri*length(net.inputW eights{i,j}.delays)•VV 变量向量结构体或空矩阵其它参数同adaptwb函数中相应的参数相同。
•输出参数：•net 训练后的网络•tr 每一步中各个值的训练记录，它有四个参量，tr.epoch为训练次数，tr.perf为训练性能，tr.vperf为验证性能，tr.tperf为测试性能。
同adaptwb函数一样，若要设计一个用trainwb函数进行训练的网络，需要对网络作一些设置，设置的参数与设置方法同adaptwb相同。
3 网络初始化函数(1) init函数功能：网络初始化函数。
调用格式：init(net)说明：根据由net.initFcn说明的网络初始化函数和net.initParam说明的参数值重新初始化网络的权值和阈值。
示例：net = newp([0 1;-2 2],1); %创建一个感知器神经网络；net.iw{1,1} %显示网络的输入权值，其结果为ans =00P = [0 1 0 1; 0 0 1 1]; %网络的输入矩阵T = [0 0 0 1]; %网络的输出矩阵net = train(net,P,T); %对网络进行训练net.iw{1,1} %显示训练后网络的输入权值，其结果为ans =1 1net = init(net); %重新初始化网络net.iw{1,1} %显示重新初始化后网络的输入权值，其结果为ans =00(2) initlay函数功能：网络层初始化函数。