MATLAB神经网络工具箱：newff函数详解与应用示例

"神经网络工具箱中的newff函数用于创建前馈反向传播网络，它在人工智能和神经网络领域有着广泛的应用。newff函数通过指定输入数据、网络结构、传递函数等参数，能够构建不同层次的神经网络模型，以解决各种复杂问题。此函数在MATLAB环境中提供，方便用户快速设计和训练神经网络，提高开发效率。" 在MATLAB的神经网络工具箱中，`newff`是一个核心函数，它的全称是`new feed-forward backpropagation network`，主要用于创建前馈型反向传播神经网络。这个函数允许用户定义网络的结构、选择不同的传递函数，并设置训练参数，从而构建一个定制的神经网络模型。 `newff`函数的基本调用格式如下： ```matlab net = newff(PR, [S1 S2 SNl], {TF1...TFNl}, BTF, BLF, PF) ``` - `PR` 是输入数据的范围或尺寸，通常使用 `minmax(P)` 函数来处理输入数据，确保它们在合适的范围内。 - `[S1 S2 SNl]` 表示网络的层结构，依次定义了每一层的神经元数量，包括输入层、隐藏层和输出层。 - `{TF1...TFNl}` 是每一层神经元的传递函数，例如 `'tansig'` 和 `'logsig'` 分别代表双曲正切函数和逻辑Sigmoid函数，可以定义不同层的激活函数。 - `BTF` 是输出层的偏差传递函数，默认值是与隐藏层相同的传递函数。 - `BLF` 是学习率函数，默认值为 `'traingdx'`，表示梯度下降法。 - `PF` 是性能函数，用于评估网络的训练效果。 在给定的例子中，`newff`被用来设计一个BP网络，以解决特定的输入输出映射问题。例如，问题描述提供了输入变量 `P` 和目标变量 `T`，通过调整隐藏层神经元的数量（在这个例子中范围是3到8），寻找最佳的网络结构。通过训练和模拟网络，计算输出与目标之间的误差，最终确定最优的隐藏层神经元数量。 网络设计过程中，使用了循环来尝试不同数量的隐藏层神经元，训练网络并计算误差。通过比较不同配置下的误差，可以找到最小误差对应的网络结构，即隐含层节点设为8的网络在本例中表现最好。 `newff`函数是神经网络工具箱中的一个重要工具，它简化了前馈反向传播网络的构建过程，使得用户可以更专注于问题的解决，而不是网络的底层实现细节。通过灵活地配置网络参数，可以适应多种不同的机器学习任务，包括分类和回归问题。