"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。