MATLAB中神经网络工具箱中训练函数trainFcn有哪些可用的参数

MATLAB中神经网络工具箱中训练函数trainFcn有很多可用的参数，具体如下：

1. trainlm：Levenberg-Marquardt算法，参数有：mu、mu_dec、mu_inc、mu_max、goal、min_grad、max_fail、show、showCommandLine。

2. trainbr：Bayesian正则化算法，参数有：spread、target、lambda、alpha、beta、trend、delt_inc、delt_dec、max_fail、goal、show、showCommandLine。

3. trainrp：RPROP算法，参数有：delta0、deltamax、deltamin、etamax、etamin、max_fail、goal、min_grad、show、showCommandLine。

4. traincgb：Conjugate gradient backpropagation算法，参数有：alpha、beta、delta、max_fail、goal、min_grad、show、showCommandLine。

5. trainscg：Scaled conjugate gradient backpropagation算法，参数有：max_fail、goal、min_grad、sigma、scale_tol、show、showCommandLine。

6. trainbfg：BFGS backpropagation算法，参数有：goal、min_grad、max_fail、show、showCommandLine。

7. trainoss：One Step Secant算法，参数有：delta、max_fail、goal、min_grad、show、showCommandLine。

8. trainlmhn：Levenberg-Marquardt算法，参数有：mu、mu_dec、mu_inc、mu_max、goal、min_grad、max_fail、show、showCommandLine。

需要根据具体的问题和数据集选择合适的训练算法和参数。