改神工具箱

① matlab神经网络工具箱怎么效果好

导入数据：选择合适的数据，一定要选数值矩阵形式
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

进行训练
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接下来就点next，选择输入输出，Sample are是选择以行还是列放置矩阵的，注意调整

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接下来一直next，在这儿点train

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查看结果

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导出代码：再点next，直到这个界面，先勾选下面的，再点Simple Script生成代码
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使用训练好的神经网络进行预测
使用下方命令，z是需要预测的输入变量，net就是训练好的模型

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再将结果输出成excel就行啦

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打开CSDN，阅读体验更佳

使用MATLAB加载训练好的caffe模型进行识别分类_IT远征军的博客-CSDN...
在进行下面的实验前,需要先对数据进行训练得到caffemodel,然后再进行分类识别 c_demo.m function [scores, maxlabel] = c_demo(im, use_gpu) % Add caffe/matlab to you Matlab search PATH to use matcaffe if exist('/home/...
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MATLAB调用训练好的KERAS模型_LzQuarter的博客
下载了链接中的“kerasimporter.mlpkginstall”文件后,在matlab内用左侧的文件管理系统打开会进入一个页面,在该页面的右上角有安装的按钮,如果之前安装一直失败,可以通过这个安装按钮的下拉选项选择仅下载 下载还是有可能要用到VPN,但是相比...
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最新发布 matlab神经网络预测数据,matlab神经网络工具箱
Matlab语言是MathWorks公司推出的一套高性能计算机编程语言，集数学计算、图形显示、语言设计于一体，其强大的扩展功能为用户提供了广阔的应用空问。它附带有30多个工具箱，神经网络工具箱就是其中之一。谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创。
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matlab神经网络工具箱系统预测
matlab神经网络工具箱系统预测 有原始数据 根据原始数据预测未来十年内的数据
matlab预测控制工具箱
matlab预测控制工具箱，在学习预测控制的过程中翻译的matlab自带的示例，希望对大家有所帮助 matlab预测控制工具箱，在学习预测控制的过程中翻译的matlab自带的示例，希望对大家有所帮助
用matlab做bp神经网络预测,神经网络预测matlab代码
我觉得一个很大的原因是你预测给的输入范围（2014-）超出了训练数据的输入范围（2006-2013），神经网络好像是具有内插值特性，不能超出，你可以把输入变量-时间换成其他的变量，比如经过理论分析得出的某些影响因素，然后训练数据要包括大范围的情况，这样可以保证预测其他年份的运量的时候，输入变量不超出范围，最后预测的时候给出这几个影响因素的值，效果会好一点。输出层是个purelin，线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。输出层是个purelin，线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。
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BP神经网络预测实例（matlab代码，神经网络工具箱）
目录辛烷值的预测matlab代码实现工具箱实现 参考学习b站： 数学建模学习交流 bp神经网络预测matlab代码实现过程 辛烷值的预测 【改编】辛烷值是汽油最重要的品质指标，传统的实验室检测方法存在样品用量大，测试周期长和费用高等问题，不适用于生产控制，特别是在线测试。近年发展起来的近红外光谱分析方法（NIR），作为一种快速分析方法，已广泛应用于农业、制药、生物化工、石油产品等领域。其优越性是无损检测、低成本、无污染，能在线分析，更适合于生产和控制的需要。实验采集得到50组汽油样品（辛烷值已通过其他方法测
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用matlab做bp神经网络预测,matlab人工神经网络预测
ylabel('函数输出','fontsize',12);%画出预测结果误差图figureplot(error,'-*')title('BP网络预测误差','fontsize',12)ylabel('误差','fontsize',12)xlabel('样本','fontsize',12)。三、训练函数与学习函数的区别函数的输出是权值和阈值的增量，训练函数的输出是训练好的网络和训练记录，在训练过程中训练函数不断调用学习函数修正权值和阈值，通过检测设定的训练步数或性能函数计算出的误差小于设定误差，来结束训练。.
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matlab训练神经网络模型并导入simulink详细步骤
之前的神经网络相关文章： Matlab-RBF神经网络拟合数据 Matlab RBF神经网络及其实例 4.深度学习(1) --神经网络编程入门 本文介绍一下怎么把训练好的神经网络导入到simulink并使用，假定有两个变量，一个输出变量，随机生成一点数据 x1 = rand(1000,1);x2 = rand(1000,1);x = [x1 x2];y = rand(1000,1); 在App里面找到神经网络工具箱 点击Next 选择对应的数据，注意选择好对应的输入和输出，还
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用matlab做bp神经网络预测,matlab神经网络怎么预测
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。Network可以看出，你的网络结构是两个隐含层，2-3-1-1结构的网络，算法是traindm，显示出来的误差变化为均方误差值mse。达到设定的网络精度0.001的时候，误差下降梯度为0.0046，远大于默认的1e-5，说明此时的网络误差仍在快速下降，所以可以把训练精度目标再提高一些，比如设为0.0001或者1e-5。如果你所选用的激活函数是线性函数，那么就可以先把输出的表达式写出来，即权向量和输入的矩阵乘积。
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matlab训练模型、导出模型及VC调用模型过程详解
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，为算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等提供了高级计算语言和交互式环境。随着人工智能的崛起，MATLAB也添加了自己的机器学习工具包，只需要很少的代码或命令就能完成模型训练和测试的过程，训练好的模型也能方便的导出，供VC等调用。本文主要介绍模型训练、导出和调用的整个过程。 软件版本： VC2015，matlab2018a ...
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matlab神经网络预测模型,matlab人工神经网络预测
谷歌人工智能写作项目：小发猫matlab带有神经网络工具箱，可直接调用，建议找本书看看，或者MATLAB论坛找例子常见的神经网络结构。核心调用语句如下：%数据输入%选连样本输入输出数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);%%BP网络训练%%初始化网络结构net=newff(inputn,outputn,[88]);net.trainParam.epochs=100;=0.0
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在Matlab中调用pytorch上训练好的网络模型
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MATLAB_第二篇神经网络学习_BP神经网络
BP神经网络代码实现1. BP神经网络的简介和结构参数1.1 BP神经网络的结构组成1.2 BP神经网络训练界面的参数解读 非常感谢博主wishes61的分享. 1. BP神经网络的简介和结构参数 一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络用于预测BP神经网络的计算过程：由正向计算过程和反向计算过程组成。 正向传播过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。 如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各
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2009-07-02 23:05灰色预测几乎是每年数模培训必不可少的内容，相对来说也是比较简单，这里写了四个函数，方便在Matlab里面调用，分别是GM(1，1)，残差GM(1，1)，新陈代谢GM(1，1)，Verhust自己写得难免有所疏忽，需要的朋友自己找本书本来试验一下。。Gm(1，1)function [px0,ab,rel]=gm11(x0,number)%[px0,ab,rel]=gm...
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matlab利用训练好的BP神经网络来预测新数据（先保存网络，再使用网络）
1，保存网络。save ('net') % net为已训练好的网络，这里把他从workspace保存到工作目录，显示为net.mat文档。 2，使用网络。load ('net') % net为上面保存的网络，这里把他下载到workspace。y_predict = sim(...
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利用MATLAB 进行BP神经网络的预测（含有神经网络工具箱） 最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数，在网上搜索了一下，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索，发现神经网络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者SVM（支持向量机）等组合模型来进...
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bp神经网络预测案例python_详细BP神经网络预测算法及实现过程实例
1.具体应用实例。根据表2，预测序号15的跳高成绩。表2国内男子跳高运动员各项素质指标序号跳高成绩()30行进跑(s)立定三级跳远()助跑摸高()助跑4—6步跳高()负重深蹲杠铃()杠铃半蹲系数100(s)抓举()12.243.29.63.452.151402.811.05022.333.210.33.752.21203.410.97032.243.09.03.52.21403.511.4504...
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如何调用MATLAB训练神经网络生成的网络进行预测
如何调用MATLAB训练神经网络生成的网络问题引出知识准备代码注解 问题引出 如何存储和调用已经训练好的神经网络。 本人前几天在智能控制学习的过程中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。 知识准备 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：s
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matlab训练好的模型怎么用
神经网络

② 【团队教练工具箱】用六步模型做教练督导

本文讨论主体是“团队教练督导”，以下用“教练督导”或“督导”代替。

一、团队督导局部观

1. 教练督导是什么？

首先，我们来看看，教练督导是什么？

在《高绩效团队教练》这本书里，作者彼得·霍金斯是这样定义的。

他认为，教练督导提供外部视角，在教练专业成长方面进行辅导，同时在实践和工作方面，对团队教练进行教练。

2. 教练督导有何方式？

团队教练督导可以采用多种方式。当教练兼做一对一和团队教练时，前者通常采用1A与2A的方式，团队教练通常采用1B和2B的方式。

3. 教练督导有何意义？

在 《专业认证教练成长之路》 里，我们提到教练成长需要接受专业督导。

专业教练的成长，通常从一对一教练开始，也就是个人教练。作为个人教练，他们有意识接受专业督导，借助外部视角和督导关系，持续提升教练技能与内在状态。

随着教练技能的不断提升，工作范围的不断扩大，个人教练逐渐走向团体教练和团队教练。而团队教练的复杂程度，远远大于一对一教练。

霍金斯指出，作为团队教练，要与整个团队、组织以及更大的系统工作，需要感知并理解复杂的系统动力，这对于个人来说几乎不可能。他说：

他提示团队教练，要避免过度关注团队中个人及人际的动态，而要在更广泛的系统环境中关注各个层面的信息，要与整个团队建立并保持一种同盟关系，为整个团队的利益而工作。

还是在这本书里，作者引用了曼弗雷德的观点，“领导力教练必须把自己当做工具来使用，要考虑到自己与团队及团队成员个人之间的关系以及自己对他们的反应。”

在经历了几年教练实践后，我方才体验到这个观点。

早期，我们痴迷于各种技术、工具、流程和方法，经过一段时间之后会发现，工具是人创造的，工具是为人服务的。作为人，我们不能被工具所困，而是要借此发展自己——团队教练自己才是最好用的教练工具。

工具且需要维护保养，更何况人呢？如此珍贵的人呢？

4.谁能胜任教练督导？

霍金斯指出，高质量的督导应该具备两个条件，接受过系统性团队教练培训，同时接受过系统性督导培训。

5. 教练督导如何操作？

在《高绩效团队教练》第13章，霍金斯详细讲述了六步模型，主要应用于团队形式的教练督导，也可用于其他督导形式。

团队教练督导六步模型

一、确定合约

询问团队教练/被督导者，想从督导中获得什么。

二、设定情境

请团队教练用一分钟说明团队类型、重要背景信息。

三、探索团队动力

请团队教练在一张纸上用符号、图形和颜色画出每位团队成员，然后再画出他们与利益相关者间的关系。

 1. 逐步画出个人、人际关系、团队教练的位置与角色；

 2. 向后退一步，将团队作为整体，用一个比喻来形容，探索团队需要的是什么；

 3. 在团队外添加关键利益相关者图形，探索更广泛的系统背景中，团队需要/想要/渴望创造的改变，以及为此需要做出的转变。

四、明确教练焦点

请团队教练分别代入团队、团队教练、系统的角色，明确三方合约与意图，决定教练需要聚焦的地方。

通过角色体验，帮教练了解自己的意图/兴趣/投入，清晰团队、组织、系统的需求和期待，期望的进展和成果。

五、促进双方的改变

鼓励团队教练根据前四步的发现，开发团队和团队教练所需要的改变。

 重点促进团队教练进入体验式学习，排练与团队会面的重要台词，找到合适的情绪转变内在动态。

六、回顾检视

回顾合约，与被督导者检核最有帮助的内容，以及会更有帮助的部分，认可已经做到的，不断学习和提高。

二、六步模型实践体验

自2021年10月起，我发起《高绩效团队教练》共读会，每周日早上7点至8点半，与近20位伙伴共读这本经典书籍。读书会实行轮流带领，每周共读一个章节。

共读结束后，根据带领者的需求，我们会进行共读复盘，从流程设置与内在状态等方面，给带领者反馈与赋能。有时是一对一，有时是团体复盘。

在第13章共读会之后，我们照例进行复盘。作为教练督导，我临时起意用了六步模型。这场团体教练督导，给我们带来意想不到的收获。

这次复盘我们采用了两种方式，教练督导与团体复盘。对比两种方式，被督导者的体验是：在督导的过程中，发现自己非常有创造力，看到了更多可能性，感觉被深深赋能了。

我自己的体验是，传统复盘更多聚焦于事，关注这场带领如何做得更好；而教练督导聚焦于人，给予督导者更多空间，有更深的自我觉察，能够促进更多成长。 

而它之所以能有如此神效，很大程度源于第三、第四步骤——团队雕塑和角色转换带来的体验感，对督导双方都非常有帮助。如作者在书中所言：

更为有趣的是，即使它只是一次共读带领，并非一次真正意义的团队教练，依然起到了非常重要的作用。这让我意识到，局部就是整体，事事都是入口，时时都在修行。

照例用书中的文字作为本文的结尾吧。

今天是我开启教练生涯的第1129天，或将是我成为MCC之前的第2524天。晓惠教练，2022年2月14日。

③ root工具箱怎么用

root什么手机？在哪下载的。
root都是针对不同手机的，不是万能的。

④ ps cs3与ps cs2之间有什么区别

这个是找的资料
Photoshop
CS3
新增的特性及功能
1、Photoshop
CS3最大的改变是工具箱，变成可伸缩的，可为长单条和短双条。
2、工具箱上的快速蒙版模式和屏幕切换模式也改变了切换方法。
3、工具箱的选择工具选项中，多了一个组选择模式，可以自己决定选择组或者单独的图层。
4、工具箱多了快速选择工具Quick
Selection
Tool，应该魔术棒的快捷版本，可以不用任何快捷键进行加选，
按往不放可以像绘画一样选择区域，非常神奇。当然选项栏也有新、加、减三种模式可选，快速选择颜色差异大的图像会非常的直观、快捷。
5、所有的选择工具都包含重新定义选区边缘(Refine
Edge)的选项，比如定义边缘的半径，对比度，羽化程度等等，可以对选区进行收缩和扩充。另外还有多种显示模式可选，比如快速蒙版模式和蒙版模式等，非常
方便。举例来说，您做了一个简单的羽化，可以直接预览和调整不同羽化值的效果。当然，选择菜单里熟悉
的羽化命令从此退出历史舞台。
6、调板可以缩为精美的图标，有点儿像CorelDraw的泊坞窗，或者像Flash的面板收缩状态，不过相比之下这个更酷，两层的收缩，感觉超棒！
7、多了一个“克隆（仿制）源”调板，是和仿制图章配合使用的，允许定义多个克隆源（采样点），就好像
Word有多个剪贴版内容一样。另外克隆源可
以进行重叠预览，提供具体的采样坐标，可以对克隆源进行移位缩放、旋转、混合等编辑操作。克隆源可以是针对一个图层，也可以是上下两个，也可以是所有图
层，这比之前的版本多了一种模式。
8、在Adobe
Bridge的预览中可以使用放大镜来放大局部图像，而且这个放大镜还可以移动，还可以旋转。如果同
时选中了多个图片，还可以一起预览，真是酷毙了。
9、Adobe
Bridge添加了Acrobat
Connect功能，用来开网络会议的，前身是Macromedia的降将Breeze。
10、Bridge可以直接看Flash
FLV格式的视频了，另外Bridge启动感觉好快，比CS2和CS两个版本都要快，没有任
何拖累感和“死机感”。
11、在Bridge中，选中多个图片，按下Ctrl+G可以堆叠多张图片，当然随时可以单击展开，这个用来节省空间
12、新建对话框添加了直接建立网页、视频和手机内容的尺寸预设值。比如常用的网页Banner尺寸，再比如常见的手机屏幕尺寸等等

⑤ 全能工具箱画质设置

1、打开全能工具箱，点击开始按钮。
2、点击弹窗中的设置按钮。
3、点击设置中的系统选项。
4、就可以看到分辨率了，点击分辨率后面的下拉箭头。
5、更改合适的分辨率就可以调节全能工具箱画质了。

⑥ 2021迷你世界工具箱怎么做

2021迷你世界工具箱做法：

需要6个木板。将木板移动到合成位置，点击【制作】。将工具台移动到快捷工具栏。然后按下对应的键盘数字，最后点击鼠标右键将工具台放在目标位置即可。

玩法：

《迷你世界》是一款高度自由的休闲类3D沙盒游戏，由深圳市迷你玩科技有限公司运营。游戏有着方便快捷的多人联机模式，只要有网络就能和各个地方的小伙伴们一起玩。人数限制为电脑版最多40人，手机版最多6人。

这里没有等级和规则限制，没有规定的玩法，只有随心所欲的破坏和天马行空的创造。玩家可以在游戏里成为最牛的建筑大师，创建房屋、城堡、城市。也可以过快乐的田园生活，种花草庄稼，养一群可爱的动物。

也可尽享勇士荣耀，带领小伙伴前往火山挑战入侵的虚空幻影。还可以做迷你世界的创世神，制造洪水、科技来改变世界。最后还可以把你的世界分享给其他小伙伴，供人膜拜，一起欢乐。

⑦ matlabBP神经网络工具箱，可以调整隐含层节点数嘛

Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果，神经网络工具箱模型包括感知回器、线性网络、答BP网络、径向基函数网络、竞争型神经网络、自组织网络和学习向量量化网络、反馈网络BP神经网络具有很强的映射能力，主要用于模式识别分类、函数逼近、函数压缩等。下面通过实例来说明BP网络在函数逼近方面的应用需要逼近的函数是f(x)=1+sin(k*pi/2*x),其中，选择k=2进行仿真，设置隐藏层神经元数目为n,n可以改变，便于后面观察隐藏层节点与函数逼近能力的关系。

⑧ 工欲善其事，必先利其器——打造个人写作工具箱，拒绝裸写

这是约翰·普莱恩写的歌词之一。我喜欢它的朗朗上口，所以在这里分享出来。

很难想象一个木匠，若没有齐全的工具，他将怎样做出精美的家具。

美女不只是“有两把刷子”，她拥有一个化妆箱，里面有口红、睫毛膏、腮红、眉笔、粉底液、BB霜……等等。按照一定的程序，即使是灰姑娘，也足以变女神了。

同样，若是你想写出一篇篇“美文”、“爆款”，有了称手的工具箱，也必然会事半功倍。再说了，“磨刀不误砍柴工”，如果能打造一个个人工具箱，写起文章来就可避免上蹿下跳、抓耳挠腮、空手套白狼而“裸写”的窘态了。

那么，你的工具箱里都需要盛放哪些工具呢？到底该如何DIY呢？

Ⅰ词汇

初学写作的人，大多会遇到一个问题:脑子里有很多很多想法，可惜就是落实不到纸上。其主要原因就是词汇量太小!

汉语本身就博大精深，意义丰富。它的语言规则非常少，不存在时态的变化。所以，如果你只有一般的词汇量，文章就会显得很平淡。

因此，在我们常用的词汇之基础上，可以通过多种方法，持续扩大我们的词汇量。可以通过平常的阅读来积累，也可以案头常备一些词典，像《新华字典》、《现代汉语词典》、《成语词典》、《同义词反义词词典》，夹个书签进去，有空翻一翻，或者每天阅读多少条，都是可以的。

几个月下来，你就会发现自己的词汇量大大增加，表达能力也随之而提升。

Ⅱ语法

汉语言的语法非常简单。除去基本的词语搭配问题，便是关联词语的使用。这些都比较好理解，大多数人也都明白。再往深说一点，就是一些修辞，像比喻、拟人、夸张、排比、反问、设问等等，也不难掌握，上学时基本都学过。

假如你在这方面实在缺乏，上网网络一下就会知道。

Ⅲ句子

1.句子当中，能用主动语态的，就尽量不用被动语态

为什么呢？相比之下，被动语态会显得无力冗长，还经常拐弯抹角，而用主动语态可以增加话语的主动权，使句子有力量。

例:

第一句:会议将于七点整被举行。

第二句:会议定在七点整。

明显第二句比第一句好太多了，因为它具有更多的主动权。再说一个夸张一点的例子:

第一句:尸体被从厨房搬走，放到了客厅沙发上。

第二句:弗莱迪和玛拉把尸体搬出厨房，摆在客厅沙发上。

为什么非要用尸体做句子的主语呢？他死都死了!

2.少用副词

美国作家史蒂芬·金说:“作家通往地狱的路是由副词铺成的”。副词，指的是在词组中以什么什么地结尾，用来修饰动词的词。

副词用得多，文风就减弱，特别是在某某人说的前面。还是举个例子比较一下吧，下面是一部小说中出现的一个段落:

“把它放下!”她叫道。

“还给我，”他哀求，“那是我的。”

“别傻了，金克尔。”乌特森说。

下面是这段话的改写版:

“把它放下!”她威胁地叫道。

“还给我!”他凄惨地哀求，“那是我的。”

“别傻了，金克尔。”乌特森鄙夷地说。

明显，后面的三句话都比前面三句弱。“别傻了，金克尔。”乌森特鄙夷地说，这是其中最好的一句，它只是套话而已，但另外两句很是滑稽可笑。

Ⅳ段落

段落是由一个个句子有机组合在一起的。它是文章的骨骼，直接影响了别人是否理解或者喜欢你的文章。

对于一般的文章，通常情况下，一段话的第一句是个概括性的句子，俗称“中心句”，而后面的句子则是解释、描述或者支持性的句子，经过刻意练习，很快就能掌握。

而对于故事或者小说来说，段落几乎是自然形成的。故事的节奏和转折决定了它的起承转合。建议在写作过程中顺其自然就好，回头看见若是觉得不合适，重新修改便是。

在实际的应用中，一个段落有个四、五行就可以，这样的若干个段落连起来，阅读起来会很舒适，有一种行云流水的感觉，不知不觉中文章就读完了。

而另外一种，也可以一个大段落，有七、八行的样子，而接下来弄个一、二行的小段落，读起来也很美，有一种跌宕起伏的美感。

但是，千万不要连着用好几个超过七、八行的大段落，读起来会蒙圈儿的。

Ⅴ素材库

主要是把平时阅读中觉得有意义的故事和例证分类整理出来。

台湾作家李敖书写得很棒，他有一个秘诀:买的书都是一模一样的两本，一边读，一边剪，把剪下来的地方粘贴到分类的资料夹里，不但有主分类，还有子分类，再往下分还有，分得很细，等书读完，书也就“大卸八块儿”了。但是，一旦他写文章要用到哪方面的素材，很快就能找到。

现在是电子时代，我们有更好的选择，可以在自己的个人电脑上建立资料库，既经济实惠，又方便搜索使用，不但可以保存文字，还可以保存图片和视频，真是太好了。

“冰冻三尺，非一日之寒”，要做到这些，关键在于平时多积累，李笑来老师说，成功在于坚持，积累要趁早，时间不会亏待你。打造个人写作工具箱，让你写起文章来得心应手，事半功倍，迅速脱颖而出，赶快行动起来吧!

⑨ plus工具箱里边的开启关闭jit是干嘛用的

别用原版的plus工具箱原版的是里程碑的用囧囧有神修改的那个plus超级工具箱for 701的不然会无法开机JIT就是一个从2.2移植过来的加速

⑩ MATLAB神经网络工具箱中训练函数和自适应学习函数区别

训练复函数和自适应学习函制数区别:
从范围上：
训练函数包含学习函数，学习函数是属于训练函数的一部分；
从误差上：
训练函数对整体来说误差是最小，学习函数对于单个神经元来说误差是最小；
从服装整体上：
训练函数是全局调整权值和阈值，学习函数是局部调整权值和阈值。

1. 学习函数
learnp 感知器学习函数
learnpn 标准感知器学习函数
learnwh Widrow_Hoff学习规则
learngd BP学习规则
learngdm 带动量项的BP学习规则
learnk Kohonen权学习函数
learncon Conscience阈值学习函数
learnsom 自组织映射权学习函数

2. 训练函数
trainwb 网络权与阈值的训练函数
traingd 梯度下降的BP算法训练函数
traingdm 梯度下降w/动量的BP算法训练函数
traingda 梯度下降w/自适应lr的BP算法训练函数
traingdx 梯度下降w/动量和自适应lr的BP算法训练函数
trainlm Levenberg_Marquardt的BP算法训练函数
trainwbl 每个训练周期用一个权值矢量或偏差矢量的训练函数