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。
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
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
