新版Matlab中神经网络训练函数Newff使用教程

新版Matlab中神经网络训练函数Newff使用教程

【下载地址】新版Matlab中神经网络训练函数Newff使用教程 探索新版Matlab中神经网络训练函数Newff的强大功能，掌握创建和训练前馈神经网络的技巧。本文档详细解析Newff函数的调用格式，涵盖传输函数、训练函数、学习函数等关键参数，并提供丰富示例，助您快速上手。无论您是神经网络初学者还是进阶用户，都能从中获得实用指导，提升在Matlab中实现神经网络模型的能力。通过新旧版语法的对比，您将更清晰地理解Newff函数的优化与改进。立即开启您的神经网络之旅，解锁更多可能性！ 项目地址: https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/bbed0

一、简介

本文档详细介绍了新版Matlab中神经网络训练函数Newff的用法。Newff函数是Matlab神经网络工具箱中用于创建和训练基于反向传播算法的前馈神经网络的函数。本文档将指导您如何使用Newff函数，并提供了丰富的示例。

二、函数用法

newff函数的调用格式如下：

net = newff(TF1 TF2...TFNl, BTF, BLF, IPF, OPF, DDF)

其中：

• TF1 TF2...TFNl：各层的传输函数。
• BTF：反向传播网络训练函数。
• BLF：反向传播权值/偏置学习函数。
• IPF：输入处理函数的行单元数组。
• OPF：输出处理函数的行单元数组。
• DDF：数据划分函数。

三、示例

以下是一个使用Newff函数创建和训练神经网络的示例：

% 输入和目标向量
P = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];
T = [0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4];

% 创建一个具有一个隐藏层（5个神经元）的网络
net = newff('tansig', 'purelin');

% 模拟网络输出并绘制结果
Y = sim(net, P);
plot(P, T, 'k', P, Y, 'r');

% 训练网络50个周期
net.trainParam.epochs = 50;
net = train(net, P, T);
Y = sim(net, P);
plot(P, T, 'k', P, Y, 'r');

四、新旧版Newff语法对比

以下是一个新旧版Newff调用语法的对比示例：

• 旧版:

  net = newff([1 4], {tansig purelin}, 'trainlm');
  

• 新版:

  net = newff;
  

更多详细内容请参考附带的Word文档《新版Matlab中神经网络训练函数Newff的使用方法.doc》。

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