MATLAB newff训练完保存并运行网络

一旦使用MATLAB的newff函数训练完神经网络，可以使用以下步骤保存并运行网络：

1. 使用MATLAB的save函数将训练好的神经网络保存到一个.mat文件中。例如，如果网络对象名为net，则使用以下命令保存网络：

save('trained_net.mat','net')

2. 使用MATLAB的load函数加载保存的.mat文件并恢复网络对象。例如，使用以下命令加载保存的网络：

load('trained_net.mat')

3. 可以使用MATLAB的sim函数来使用恢复的网络对象进行预测。例如，如果要使用恢复的网络对象net对输入数据x进行预测，则使用以下命令：

y = sim(net,x)

其中，y是网络的输出。

4. 如果要在MATLAB中可视化网络的结构和权重，可以使用MATLAB的view函数。例如，使用以下命令查看网络的结构和权重：

view(net)

相关问题

matlab newff训练完保存网络

在MATLAB中，可以使用以下代码保存已经训练好的神经网络：

% 假设已经训练好了一个名为net的神经网络
save net.mat net

此代码将保存神经网络到名为“net.mat”的MATLAB数据文件中。你可以在以后的代码中加载这个文件来重新使用神经网络。

load net.mat

此代码将加载名为“net.mat”的文件，并将神经网络存储在MATLAB的工作区中。

matlab newff建立神经网络

### 回答1：
MATLAB中的newff函数可以用来建立神经网络。它可以根据输入层、隐层和输出层的节点数、激活函数、训练算法等参数来创建一个全连接的前馈神经网络。使用newff函数可以快速方便地建立神经网络模型，并进行训练和预测。

### 回答2：
Matlab是一个强大的数学和科学计算软件。在Matlab中，我们可以使用newff函数来建立神经网络。

newff函数是一个用于创建前馈神经网络（Feedforward Neural Network）的函数。神经网络是一种人工智能技术，它模拟人类大脑处理信息的方式，可以通过学习过程使其从输入数据中提取有效的特征并进行预测和分类。而前馈神经网络是其中一个最常见的类型。

首先，我们需要安装神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）和Matlab软件。在Matlab命令行中输入"help newff"，可以查看newff函数的使用帮助。

在使用newff函数时，需要指定神经网络的输入层、隐藏层和输出层的节点数量，以及传递激活函数和训练方法参数。例如：

net = newff(input, target, hidden_sizes, {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm');

其中，input是输入数据的大小和类型矩阵，target是输入数据所对应的期望输出大小和类型的矩阵，hidden_sizes是包含每个隐藏层节点数量的向量，'tansig'和'purelin'是对应于每个层的激活函数，'trainlm'是训练算法选择。

接下来，我们可以使用train函数进行训练，如：

net = train(net, input, target);

其中，input和target为训练数据和期望输出数据。

最后，我们可以使用sim函数进行预测，如：

output = sim(net, test-input);

其中，test-input为输入的测试数据，output为神经网络的预测输出。

使用Matlab中的newff函数，我们可以快速便捷地创建各种复杂的神经网络模型，适用于数据挖掘、分类、预测、控制等多个领域。

### 回答3：
MATLAB是一个十分强大的数学计算工具，它还有一个十分重要的模块——神经网络工具箱，用来创建和训练神经网络。新建一个神经网络需要用到函数newff，下面详细介绍MATLAB中newff建立神经网络的步骤。

一、新建一个神经网络

进入MATLAB，先打开神经网络工具箱。在命令窗口中输入“nntool”即可打开一个图形界面的神经网络模型工具，然后新建一个尚未训练的神经网络。

二、定义输入输出层的维度

在定义输入和输出层之前，需要先定义样本数据，样本数据是神经网络训练的依据。在导入数据集之后，需要定义输入层和输出层的维度。输入层的维度即为样本的特征数，输出层的维度即为分类问题中分类的数目。

三、设置隐藏层的结构

设置隐藏层的结构需要考虑的是隐藏层的神经元个数和激活函数，这两个参数会对神经网络的性能产生很大的影响。通常，隐藏层的神经元个数相对于输入神经元和输出神经元的个数而言应该是一个合适的比例，因为隐藏层太少会导致欠拟合，隐藏层太多会导致过拟合。激活函数可以选择初始默认的sigmoid函数，也可以根据实际情况选择其他激活函数。

四、完成神经网络的定义

完成上述三个步骤后，需要调用MATLAB的函数newff来完成神经网络的定义和初始化。代码如下：

net = newff(input,output,hiddenLayerSize);

net为新建神经网络的句柄，input为输入向量维度，output为输出向量维度，hiddenLayerSize为隐藏层的神经元个数。

五、通过训练改进神经网络

经过上述步骤，神经网络已经定义完成，但需要根据样本数据进行训练，以便进一步完善和改进。使用train函数可对神经网络进行训练，例如：

net = train(net,input,target);

其中，target是训练数据的输出向量。在训练过程中，可以设置很多参数，比如最大迭代次数、误差阈值等，以便更精确地训练和改进神经网络。

综上所述，通过上述步骤，便可在MATLAB中建立和训练神经网络，以便对未知数据做出更加准确的预测和分类。