Файл: Элементы математического моделирования в программных средах MATLAB 5 и Scilab (Андриевский Фрадков).pdf

gfmfdlg

-

генерация СИЛ В диалоговым методом сеточного

деления (grid partition);

mfdlg

- добавление диалога функции принадлежности;

mfdrag

-

перетаскивание функций принадлежности с помо-

щью мыши;

popundo

-

снятие последних изменений со стека;

pushundo -

запись текущих данных CHJIB в стек отказа

(undo);

savedlg

-

сохранение диалога перед закрытием;

statmsg

-

вывод сообщений в стеке состояния;

updtfis

- обновление ГПИ-средств;

wsdlg

-

диалог открытия-сохранения в рабочей области.

assoclr

-

правила ассоциативного обучения;

backprop -

сети обратного распространения (back propagation,

вру,

elman

-

рекуррентные сети Элмана (Elman);

hopfield

-

рекуррентные сети Хопфилда (Hopfield);

linnet

-

линейные сети;

lvq

-

сети с обучаемой векторной квантизацией (Learn-

ing Vector Quantization

Nets, LVQ);

percept

-

перцептроны;

radbasis

-

радиально-базисные

сети;

selforg

-

самоорганизующиеся

сети.

errsurf

-

поверхность ошибки для нейрона с одним входом;

maxlinr

-

максимальный шаг обучения для линейного

нейрона.

Функции

расстояния

boxdist

-

функция расстояния между позициями векторов;

dist

-

функция евклидова расстояния между векторами;

linkdist

-

функция расстояния между слоями;

mandist

-

функция Манхеттен-расстояния.

Процедура

обучения

learncon

-

процедура обучения весов

смещений;

learngd

-

процедура обучения сети по методу

градиентного

спуска;

learngdm

- процедура обучения

сети по методу

взвешенного

градиентного спуска;

learnh

-

процедура обучения по правилу Хебба (ЯебЬ);

learnhd

-

процедура обучения по правилу Хебба с

разрушением;

learnis

-

процедура обучения по правилу инстар (instar);

learnk

-

процедура обучения по правилу Коонена (Kohon-

en);

learnlvl

-

процедура обучения для сети LVQ-1;

learnlv2

-

процедура обучения для сети LVQ-2;

learnos

-

процедура

обучения

сети

по правилу

аутстар

(outstar);

learnp

-

процедура обучения

перцептрона;

learnpn

-

нормализованная процедура обучения перцептр-

она;

learnsom

-

процедура

обучения

самоорганизующихся сетей

по правилу

Коонена;

learnwh

-

процедура

обучения

сети

по правилу

Уидроу-

Хоффа.

Однопараметрическая оптимизация

srchbac

-

однопараметрическая

оптимизация;

srchbre

-

однопараметрическая

оптимизация

по методу

Б рента;

srchcha

- однопараметрическая оптимизация по алгоритму

Карамболиса (Charambolis);

srchgol

-

поиск по методу золотого сечения;

srchhyb -

однопараметрическая

оптимизация

методами

квадратичной и кубической интерполяций.

Функции инициализации сети

initlay

-

послойная инициализация нейросети;

init

-

инициализация нейросети;

adapt

-

способствует настройке нейросети;

train

-

обучение нейросети;

disp

-

отображение

свойств нейросети;

display

-

отображение

имен нейросетевых

переменных

свойств.

Создание нейросети

network - создание произвольной нейросети;

newc

-

создание параллельного слоя;

newcf

- создание каскадной сети прямого

распростране-

ния;

newelm

-

создание сети Элмана (Е1тап)\

newff

- создание сети прямого распространения;

newfftd -

создание сети прямого распространения с вре-

менными задержками на входе;

newgrnn -

конструирование радиально-базисной сети (ре-

грессионная модификация);

newhop

- создание рекуррентной сети Хопфилда;

newlin

-

создание линейного слоя;

newlind

-

конструирование линейного слоя;

newlvq

- создание LVQ-сети;

newp

-

создание перцептрона;

newpnn

-

конструирование вероятностной нейросети;

newrb

-

конструирование радиально-базисной сети;

newrbe

-

конструирование точной радиально-базисной

сети;

newsom - создание самоорганизующейся сети.

Производные функций

производительности

dmae

-

вычисление модуля ошибки;

dmse

-

вычисление квадрата ошибки;

dmsereg -

вычисление производной регуляризованной ква-

дратичной ошибки;

dsse

-

вычисление суммы квадратов ошибки.

Функции

производительности

шае

-

вычисление модуля ошибки;

mse

-

вычисление квадратичной ошибки;

msereg -

вычисление

регуляризованной

квадратичной

ошибки;

sse

-

вычисление суммы квадратов ошибки.

Графические функции

hintonw

- граф Хинтона (Hinton) матрицы весов;

hintonwb

-

граф Хинтона матрицы весов и вектора смещений;

plotep

-

положение матрицы весов на поверхности

ошибки;

plotes

-

график поверхности ошибки для нейрона с одним

входом;

plotpc

-

классифицирующая линия для

перцептрона;

plotpv

-

график вектора входов и целевого вектора;

plotsom - график самоорганизующейся сети;

plotv

-

отображение вектора как линии из начала

координат;

plotvec

-

отображение векторов разными цветами.

postreg

-

регрессионный анализ;

poststd

-

денормализация данных после prestd;

premnmx

-

нормализация данных от —1 до +1;

ргерса

-

анализ входных данных методом главных

компонент;

prestd

- нормализация данных по отклонению

относи-

тельно нуля;

tramnmx

-

преобразование данных к заданным минимуму

и максимуму;

ргерса;

trapca

-

преобразование данных по результатам

trastd

-

преобразование данных по заданным среднему

значению и среднему отклонению.