如何在新版Matlab中使用newff函数创建并训练一个具有特定隐藏层和输出层节点数的前馈神经网络？请结合实际的数据集P和目标数据集T提供具体的步骤和代码示例。

在新版Matlab中，使用`newff`函数创建神经网络涉及到定义网络结构、设置训练函数、选择激活函数等关键步骤。为了帮助你更好地掌握这一过程，建议参考以下详细步骤和示例代码：

参考资源链接：[新版Matlab神经网络训练函数Newff详解与使用](https://wenku.csdn.net/doc/6412b49fbe7fbd1778d4039c?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要定义输入和目标数据集。假设P为输入矩阵，T为目标矩阵，我们可以使用以下代码来创建网络并进行训练：

% 定义输入P和目标T
P = rand(6, 1000); % 假设输入为6个特征的1000个样本
T = rand(4, 1000); % 假设目标为4个输出的1000个样本

% 创建网络结构，假设我们想要一个隐藏层有14个节点，输出层有4个节点
net = newff(P, T, 1, {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm');

% 设置网络参数，例如最大训练次数、显示频率等
net.trainParam.epochs = 50; % 训练50个周期
net.trainParam.show = 10; % 每10次迭代显示一次训练状态

% 划分训练集、验证集和测试集（默认使用dividerand函数）
net.divideParam.trainRatio = 70/100;
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;

% 训练网络
[net, tr] = train(net, P, T);

% 测试网络
outputs = net(P);
errors = gsubtract(T, outputs);
performance = perform(net, T, outputs);

% 绘制结果
figure, plotperform(tr);
figure, plottrainstate(tr);

在这个过程中，我们使用了`trainlm`作为训练函数，它是一种基于Levenberg-Marquardt算法的优化方法，适用于大多数问题。我们还定义了输入P和目标T，并设置了训练参数，如最大训练周期和显示频率。网络的训练集、验证集和测试集划分比例也在此过程中定义。

通过上述步骤，你可以创建并训练一个前馈神经网络，以解决实际问题。为了更深入理解`newff`函数以及网络结构的优化，推荐阅读资料《新版Matlab神经网络训练函数Newff详解与使用》，这份资源将为你提供更全面的理论和实操知识，帮助你在神经网络设计和应用中取得更好的效果。

参考资源链接：[新版Matlab神经网络训练函数Newff详解与使用](https://wenku.csdn.net/doc/6412b49fbe7fbd1778d4039c?spm=1055.2569.3001.10343)