matlab newff函数
时间: 2023-08-23 20:08:18 浏览: 200
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:
```matlab
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。
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