BP网络

 

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

 

BP网络训练参数

训练参数	参数介绍	训练函数
net.trainParam.epochs	最大训练次数（缺省为10）	traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.goal	训练要求精度（缺省为0）	traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.lr	学习率（缺省为0.01）	traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.max_fail	最大失败次数（缺省为5）	traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.min_grad	最小梯度要求（缺省为1e-10）	traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.show	显示训练迭代过程（NaN表示不显示，缺省为25）	traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.time	最大训练时间（缺省为inf）	traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm
net.trainParam.mc	动量因子（缺省0.9）	traingdm、traingdx
net.trainParam.lr_inc	学习率lr增长比（缺省为1.05）	traingda、traingdx
net.trainParam.lr_dec	学习率lr下降比（缺省为0.7）	traingda、traingdx
net.trainParam.max_perf_inc	表现函数增加最大比（缺省为1.04）	traingda、traingdx
net.trainParam.delt_inc	权值变化增加量（缺省为1.2）	trainrp
net.trainParam.delt_dec	权值变化减小量（缺省为0.5）	trainrp
net.trainParam.delt0	初始权值变化（缺省为0.07）	trainrp
net.trainParam.deltamax	权值变化最大值（缺省为50.0）	trainrp
net.trainParam.searchFcn	一维线性搜索方法（缺省为srchcha）	traincgf、traincgp、traincgb、trainbfg、trainoss
net.trainParam.sigma	因为二次求导对权值调整的影响参数（缺省值5.0e-5）	trainscg
net.trainParam.lambda	Hessian矩阵不确定性调节参数（缺省为5.0e-7）	trainscg
net.trainParam.men_reduc	控制计算机内存/速度的参量，内存较大设为1，否则设为2（缺省为1）	trainlm
net.trainParam.mu	的初始值（缺省为0.001）	trainlm
net.trainParam.mu_dec	的减小率（缺省为0.1）	trainlm
net.trainParam.mu_inc	的增长率（缺省为10）	trainlm
net.trainParam.mu_max	的最大值（缺省为1e10）	trainlm