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Manhattan 距离权重函数
Z = mandist(W,P)
D = mandist(pos)
Z = mandist(W,P) 接受一个 S×R 权重矩阵 W 和一个包含 Q 个输入（列）向量的 R×Q 矩阵 P，并返回一个由向量距离组成的 S×Q 矩阵 Z。
Z
W
P
S
R
Q
mandist 是 Manhattan 距离权重函数。权重函数对输入应用权重以获得加权输入。
mandist
mandist 也是层距离函数，可用于求一个层中神经元之间的距离。
示例
D = mandist(pos) 接受由神经元位置组成的 N×S 矩阵 pos，并返回由距离组成的 S×S 矩阵 D。
D
pos
N
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此示例说明如何计算加权输入矩阵。
定义随机权重矩阵 W 和输入向量 P，然后计算对应的加权输入 Z。
W = rand(4,3); P = rand(3,1); Z = mandist(W,P)
此示例说明如何计算在三维空间中排列的 10 个神经元的距离。
定义一个由在三维空间中排列的 10 个神经元的位置组成的随机矩阵，然后求这些神经元的距离。
pos = rand(3,10); D = mandist(pos)
权重矩阵，指定为 S×R 矩阵。
输入矩阵，指定为一个由 Q 个输入（列）向量组成的 R×Q 矩阵。
由神经元位置组成的矩阵，指定为 N×S 矩阵。
由向量距离组成的矩阵，以 S×Q 矩阵形式返回。
由距离组成的矩阵，以 S×S 矩阵形式返回。
要更改网络以使输入权重使用 mandist，请将 net.inputWeights{i,j}.weightFcn 设置为 'mandist'。对于层权重，请将 net.layerWeights{i,j}.weightFcn 设置为 'mandist'。
net.inputWeights{i,j}.weightFcn
'mandist'
net.layerWeights{i,j}.weightFcn
要更改网络以使层的拓扑使用 mandist，请将 net.layers{i}.distanceFcn 设置为 'mandist'。
net.layers{i}.distanceFcn
在任一情况下，调用 sim 以使用 dist 对网络进行仿真。有关仿真示例，请参阅 newpnn 或 newgrnn。
sim
dist
newpnn
newgrnn
两个向量 X 和 Y 之间的 Manhattan 距离 D 为
X
Y
D = sum(abs(x-y))
在 R2006a 之前推出
dist | linkdist | sim
linkdist
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