级联前馈神经网络CFF回归模型

级联前馈神经网络（Cascade Forward Neural Network，CFNN）是一种经典的前馈神经网络，它与传统的前馈神经网络相比，增加了一些额外的层，使得网络能够更好地处理复杂的非线性问题。CFNN模型可以用于分类和回归问题。

CFNN回归模型（CFF）是一种基于CFNN的回归模型，它通过训练一组CFNN模型来获得最终的回归结果。具体来说，CFF模型由多个CFNN模型级联而成，每个CFNN模型的输出作为下一个CFNN模型的输入，最终输出的结果就是所有CFNN模型输出的加权平均值。

CFF模型的训练过程通常分为两个阶段：首先训练每个CFNN模型，然后使用交叉验证等技术来调整模型的参数和结构，以获得最佳的性能。CFF模型在回归问题上表现出色，尤其是对于高维度、非线性和噪声数据的处理能力较强。