matlab中newff函数的用法

在Matlab中，newff函数是用于创建和训练前馈神经网络的函数。该函数的用法如下：

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

其中，参数的含义如下：
- P：输入样本矩阵，每一列代表一个输入样本。
- T：目标输出矩阵，每一列代表一个目标输出。
- S：神经网络的结构，包括每个层中神经元的数量。例如，[10 8 1]表示有一个输入层（10个输入神经元），一个隐藏层（8个隐藏神经元）和一个输出层（1个输出神经元）。
- TF：转移函数，用于每个层的神经元。默认为sigmoid函数。
- BTF：反向传播算法设置，默认为traingd（梯度下降）。
- BLF：训练函数设置，默认为learngdm（动量加速）。
- PF：性能函数设置，默认为mse（均方误差）。
- IPF：初始化函数设置，默认为initlay（随机初始化权重）。

使用newff函数创建和训练神经网络后，可以使用train函数对其进行训练，使用sim函数对其进行预测。