matlab 神经网络 newlin函数怎么用

Matlab中的`newlin`函数通常用于创建神经网络模型，它不是直接用于构建神经网络，而是与Neural Network Toolbox配合使用的。如果你想创建一个简单的前向传播神经网络（feedforward network），可以按照以下步骤操作：

1. **安装Neural Network Toolbox**：如果你还没有安装，需要先通过命令`nnstart`或者在安装MATLAB时选择相关工具箱。

2. **创建网络结构**：使用`patternnet`函数，例如：

   net = patternnet(numInputs, numOutputs);

这里`numInputs`是输入层的节点数，`numOutputs`是输出层的节点数。`patternnet`会创建一个默认配置的全连接网络。

3. **设置隐藏层和激活函数**：`newlin`实际上是一个功能，你可以使用它来定义网络的各个隐藏层，如：

   net.layers{1}.transferFcn = 'logsig'; % sigmoid激活函数
   net.layers(2) = newlin([], []); % 添加一个新隐藏层

4. **训练网络**：使用`train`函数对网络进行训练，比如：

   net = train(net, inputs, targets);

`inputs`是训练样本的输入数据，`targets`是对应的期望输出。

5. **预测**：训练完成后，你可以用`sim`函数来进行预测：

   predictedOutputs = sim(net, testData);

记住，每个步骤都需要对应的数据集，并且`newlin`和其他函数的具体用法可能会根据版本有所不同。如果你有具体的网络结构需求，可能需要查阅相关的帮助文档或例子。