matlab用newff建立神经网络，但是该神经网络的输出层权重和偏置我想自定义一个固定矩阵，不参与训练，而其他层的权重和偏置照常训练，该怎么写代码呢，如果需要自定义训练函数才能道道这个效果，那该怎么写呢

在MATLAB中，你可以使用`newff`函数创建一个前馈神经网络。如果你想自定义输出层的权重和偏置，并且不参与训练，你可以使用自定义的训练函数来实现这个效果。

首先，你需要定义一个自定义的训练函数。下面是一个示例代码，展示了如何创建一个自定义的训练函数来实现你的需求：

function net = customTrain(net, X, Y)
    % 获取网络结构
    numLayers = net.numLayers;
    layerSizes = net.layers{1:numLayers-1}.size;
    
    % 设置输出层权重和偏置为固定矩阵
    fixedWeights = [1 2 3; 4 5 6];  % 自定义的固定权重矩阵
    fixedBiases = [0.5; 0.5];      % 自定义的固定偏置矩阵
    
    % 更新输出层的权重和偏置
    net.IW{numLayers-1} = fixedWeights;
    net.b{numLayers-1} = fixedBiases;
    
    % 使用默认的训练函数训练其他层的权重和偏置
    net = train(net, X, Y);
end

在这个示例中，`customTrain`函数接受一个已经创建好的神经网络对象 `net`，以及输入 `X` 和目标输出 `Y`。它首先获取网络结构，并将输出层的权重和偏置设置为自定义的固定矩阵。然后，它使用默认的训练函数 `train` 来训练其他层的权重和偏置。

接下来，你可以使用`newff`函数创建一个神经网络，并将自定义的训练函数传递给`trainFcn`参数。下面是一个示例代码：

% 创建输入和目标输出
X = ...  % 输入数据
Y = ...  % 目标输出数据

% 创建神经网络
net = newff(X, Y, [10 1]);

% 设置自定义的训练函数
net.trainFcn = 'customTrain';

% 训练神经网络
net = train(net, X, Y);

在这个示例中，我们创建了一个具有10个隐藏神经元和1个输出神经元的神经网络。然后，我们将自定义的训练函数 `customTrain` 设置为网络的训练函数，并使用 `train` 函数来训练神经网络。

请注意，以上代码仅为示例，你需要根据你的数据和需求进行适当的修改。另外，还可以根据需要在自定义的训练函数中添加其他的功能和逻辑。

希望这个回答能够帮助到你！如果有任何疑问，请随时向我提问。