newff函数的用法和参数说明

newff是MATLAB中的一个函数，主要用于创建一个前馈神经网络（feedforward neural network）。该函数的语法如下：

net = newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF)

其中，各个参数的说明如下：

- P：输入数据矩阵或向量；
- T：目标数据矩阵或向量；
- S：一个行向量，其中每个元素表示对应层的神经元数量，比如[10 8 6]表示三层神经网络，第一层10个神经元，第二层8个神经元，第三层6个神经元；
- TF：激活函数类型，比如‘tansig’表示双曲正切函数，‘purelin’表示线性函数等；
- BTF：偏置传递函数类型，比如‘trainb’表示学习偏置的传递函数，‘fixb’表示不学习偏置的传递函数等；
- BLF：偏置学习函数类型，比如‘learngdm’表示梯度下降法，‘learngd’表示标准梯度下降法等；
- PF：性能函数类型，比如‘mse’表示均方误差函数，‘mae’表示平均绝对误差函数等；
- IPF：输入处理函数类型，比如‘mapminmax’表示将数据归一化到[-1 1]之间，‘processpca’表示对数据进行PCA处理等；
- OPF：输出处理函数类型，与IPF类似，用于对输出数据进行处理。

该函数的返回值net是一个前馈神经网络对象，可以用于后续的训练和预测操作。

相关问题

matlabnewff函数用法

Matlab中的newff函数用于创建一个前馈神经网络模型。下面是newff函数的用法：

net = newff(minmax(input), [14, 4], {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm');

这个函数有四个参数。第一个参数是输入数据的范围，可以使用minmax函数来计算。第二个参数是一个向量，用来设定隐含层和输出层神经元的数目。在这个例子中，隐含层有14个神经元，输出层有4个神经元。第三个参数是一个单元格数组，用来设定每一层的转移函数。在这个例子中，隐含层使用反正切函数（tansig），输出层使用线性函数（purelin）。第四个参数是训练函数，用来指定网络的训练算法。在这个例子中，使用了Levenberg-Marquardt算法（'trainlm'）。

总结一下，newff函数的用法是创建一个前馈神经网络模型，并设置输入数据的范围、各层的神经元数目和转移函数，以及选择训练算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [新版Matlab中神经网络训练函数Newff的使用方法](https://blog.csdn.net/z1x1c1v1/article/details/21093131)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Matlab传统神经网络函数:Newff的使用方法记录](https://blog.csdn.net/sinat_23137713/article/details/51136127)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

matlab中newff函数的用法

在Matlab中，newff函数是用于创建和训练前馈神经网络的函数。该函数的用法如下：

net = newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF);

其中，参数的含义如下：
- P：输入样本矩阵，每一列代表一个输入样本。
- T：目标输出矩阵，每一列代表一个目标输出。
- S：神经网络的结构，包括每个层中神经元的数量。例如，[10 8 1]表示有一个输入层（10个输入神经元），一个隐藏层（8个隐藏神经元）和一个输出层（1个输出神经元）。
- TF：转移函数，用于每个层的神经元。默认为sigmoid函数。
- BTF：反向传播算法设置，默认为traingd（梯度下降）。
- BLF：训练函数设置，默认为learngdm（动量加速）。
- PF：性能函数设置，默认为mse（均方误差）。
- IPF：初始化函数设置，默认为initlay（随机初始化权重）。

使用newff函数创建和训练神经网络后，可以使用train函数对其进行训练，使用sim函数对其进行预测。