matlab newff函数

newff函数是MATLAB神经网络工具箱中的一个函数，用于创建一个前馈神经网络（Feedforward Neural Network）模型。该函数的语法如下：

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

其中，各参数的含义如下：

- P：输入样本矩阵，每列代表一个输入样本。
- T：目标矩阵，每列代表一个目标样本。
- S：神经网络结构，包含每个层的神经元数量。
- TF：激活函数类型，默认为'tansig'。
- BTF：反向传播算法，默认为'trainlm'。
- BLF：前向传播算法，默认为'learngdm'。
- PF：性能函数，默认为'mse'。
- IPF：输入处理函数，默认为'processpca'。
- OPF：输出处理函数，默认为'processpca'。
- DDF：数据分割函数，默认为'divideind'。

该函数返回一个神经网络对象net，可以通过访问该对象的属性和方法来进行训练和预测操作。

例如，创建一个具有2个输入神经元、3个隐藏层神经元和1个输出神经元的前馈神经网络可以使用以下代码：

P = [0 1; 0 0; 1 0; 1 1];
T = [1; 0; 0; 1];
S = [2 3 1];

net = newff(P, T, S);

这样就创建了一个神经网络对象net，你可以使用该对象进行训练和预测操作。

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函数参数

matlab中newff函数是用来创建一个前馈神经网络的，其参数如下：

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

其中，各参数的含义和取值范围如下：

1. P：输入数据的维度（如有3个输入变量，则P=[3, N]，N为输入数据的样本数）。

2. T：目标数据的维度（如有2个输出变量，则T=[2, N]，N为输入数据的样本数）。

3. S：神经网络的结构，它是一个1×L的向量，表示L层神经网络中每层的神经元个数，其中S(1)表示输入层的神经元个数，S(L)表示输出层的神经元个数，其他层的神经元个数可以自行设置。

4. TF：隐层和输出层的激活函数，可以是logsig、tansig等。

5. BTF：隐层和输出层的偏差（bias）的更新函数，可以是trainlm、traingdm等。

6. BLF：连接权重的更新函数，可以是learngd、learngdm等。

7. PF：性能函数，可以是mse、sae等。

8. IPF：输入处理函数，可以是fixunknowns、mapminmax等。

9. OPF：输出处理函数，可以是fixunknowns、mapminmax等。

以上就是newff函数的参数及其含义。