MATLAB例程：神经网络的创建与应用

资源摘要信息:"该文件为一个名为three.rar的压缩包，解压后包含一个Matlab例程文件three.m。根据标题和描述，可以推断出该Matlab脚本可能涉及到神经网络的设计和应用，特别是使用newff函数来创建一个前馈神经网络。 在Matlab中，newff函数是神经网络工具箱中用于创建前馈神经网络的重要函数，通常用于模式识别、函数逼近等问题。newff函数的一般调用形式为： newff(PR,[S1 S2 ... SN],{TF1 TF2 ... TFN},BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF) 其中各参数意义如下： - PR: 输入和目标向量的最小和最大值，用于数据的规范化，即minmax函数处理后的结果。 - [S1 S2 ... SN]: 每一层神经元的数量，即网络结构的定义。 - {TF1 TF2 ... TFN}: 每一层的传递函数，通常为'tansig'或'purelin'等。 - BTF: 神经网络的训练函数，如'learngdm'等。 - BLF: 神经网络的权重和偏置学习函数。 - PF: 性能函数，如'mse'表示均方误差。 - IPF: 输入处理函数。 - OPF: 输出处理函数。 - DDF: 数据的分批处理函数。 在newff函数的调用中，minmax(pn)可能表示对输入数据pn进行了最小-最大规范化处理。规范化是数据预处理的重要步骤，其目的是将数据按比例缩放到一个特定范围，通常是为了提高神经网络训练的效率和收敛速度。 根据描述中的newff(minmax(pn))，我们可以推测这个例程可能会涉及到将输入数据pn进行规范化处理，然后基于处理后的数据设计一个具有特定层数和神经元数量、特定传递函数和学习算法的神经网络。这样的网络可以用于函数逼近、分类、时间序列预测等多种任务。 由于文件名three.m暗示了这个脚本可能只是整个应用或实验中的一部分，我们无法确定它是否包含了完整的网络训练和验证过程。通常，一个完整的Matlab神经网络应用还会涉及到如下步骤： 1. 数据准备：收集和预处理输入输出数据。 2. 网络设计：使用newff等函数创建网络结构。 3. 网络训练：利用训练函数和学习函数对网络进行训练。 4. 网络验证：使用测试数据集评估网络性能。 5. 网络应用：将训练好的网络应用于实际问题。 最后，关于标签中的"matlab例程"和"matlab"，这指明了该文件的应用场景和使用的编程语言环境。Matlab是一个高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。Matlab的神经网络工具箱为用户提供了丰富的神经网络设计、训练和模拟功能，是进行神经网络研究和应用开发的重要平台。"