matlab中newff函数参数

在 MATLAB 中，newff 函数是用于创建一个新的前馈神经网络的函数。它的参数如下：

1. 第一个参数为输入层到输出层的神经元个数的向量。例如，[3 2 1] 表示有一个 3 个输入，2 个隐藏层神经元和 1 个输出神经元的神经网络。

2. 第二个参数为每个隐藏层的传递函数，可以是 'logsig'、'tansig' 或 'purelin'。

3. 第三个参数为误差函数，可以是 'mse'、'sse' 或 'mae'。

4. 第四个参数为训练算法，可以是 'trainlm'、'trainbfg'、'traincgp' 等。

5. 第五个参数为学习率，可以是一个固定的值或者是一个矩阵。

6. 第六个参数为动量因子，可以是一个固定的值或者是一个矩阵。

7. 第七个参数为权重范围，可以是一个固定的值或者是一个矩阵。

8. 第八个参数为偏置范围，可以是一个固定的值或者是一个矩阵。

9. 第九个参数为训练集数据。

10. 第十个参数为目标集数据。

11. 第十一个参数为测试集数据。

12. 第十二个参数为性能函数，可以是 'mse'、'sse' 或 'mae'。

13. 第十三个参数为训练集样本权重。

14. 第十四个参数为目标集样本权重。

例如，以下命令创建了一个具有 2 个输入、1 个隐藏层（有 3 个神经元）和 1 个输出的神经网络：

net = newff([2 3 1],{'logsig','purelin'},'trainlm');

相关问题

MATLAB中newff函数算法

MATLAB中的newff函数是用于创建前馈神经网络（feedforward neural network）的函数。其算法基于BP（Backpropagation）神经网络算法，可以用于解决分类、回归、拟合等各种问题。

newff函数的使用方法如下：

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

其中，P表示输入数据，T表示输出数据，S表示神经网络的结构，TF表示神经元的激活函数，BTF表示偏置项的激活函数，BLF表示网络层之间的传递函数，PF表示性能函数，AI表示初始化函数。这些参数都是可选的，如果不指定，则使用默认值。

newff函数的算法基于BP神经网络算法，其具体实现包括以下步骤：

1. 初始化权重和偏置项：使用指定的初始化函数初始化神经网络的权重和偏置项。

2. 前向传播：使用前向传播算法计算神经网络的输出。

3. 计算误差：计算神经网络的输出与真实输出之间的误差。

4. 反向传播误差：使用反向传播算法计算误差在神经网络中的反向传播。

5. 更新权重和偏置项：使用梯度下降算法更新神经网络的权重和偏置项。

6. 重复步骤2-5，直到达到预设的训练次数或误差阈值。

需要注意的是，newff函数是一个比较基础的神经网络函数，其算法实现并不复杂。在实际应用中，可能需要根据具体的问题进行神经网络结构的调整和算法优化，以获得更好的性能和效果。

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。