newff

本文深入讲解了使用newff函数创建前馈BP神经网络的方法。详细介绍了各参数的意义,包括输入数据矩阵P,目标数据矩阵T,隐含层节点数S等,以及如何选择合适的传递函数TF,训练函数BTF,学习函数BLF,性能分析函数PF等。

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newff

该函数用于创建一个前馈BP神经网络
句法:net=netff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)
解释:
P:输入数据矩阵
T:目标数据矩阵
S:隐含层节点数
TF:节点传递函数(阈值函数hardlim,hardlims,线性函数purelin,双曲正切S型函数tansig,对数S型传递函数)
BTF:训练函数(梯度下降训练函数traingd,动量反传梯度下降函数traingdm,动态自适应学习率下降函数traingda,动量反传和动态自适应梯度下降训练函数traindx,L_M训练函数trainlm)
BLF:网络学习函数,(BP学习规则learngd,带动量的BP学习规则learngdm)
PF:性能分析函数(均值绝对误差性能分析函数mae,均方差性能分析函数mse)
IPF:输入处理函数
OPF:输出处理函数
DDF:验证数据划分函数

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