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nEwFF

参考一下吧P=[012345678910];T=[01234321234];net=newff([010],[51],{'tansig''purelin'});net.trainparam.show=50;%每次循环50次net.trainParam.epochs=500;%最大循环500次net.trainparam.goal=0.01;%期望目标误差最小值net=train(net,P,T);%对...

3层,这是newff的旧语法,现在已经改了。 旧语法要求写出输出层的节点数。 net=newff(input,output,[3],{'tansig','purelin'},'traingd'); 新语法不要求写出输出层的节点数。

初始化函数被newff所调用。因此当网络创建时,它根据缺省的参数自动初始化。init不需要单独的调用。可是我们可能要重新初始化权重和偏置或者进行自定义的初始化。例如,我们用newff创建的网络,它缺省用initnw来初始化第一层。如果我们想要用ran...

是3层,不知道你的P有多少个,有一个的话,输入向量就为一个,也就是说输入层只有一个神经元,你的隐含层有10个神经节点,3个输出。

第一种调用格式是2009a版本中的形式,第二种调用格式是7.0版本中的形式,具体可以参见两个版本中newff函数的帮助文档

BP网络建立成功了。这个意思是newff函数已经过时,但是还能够使用。没影响。

newff函数的格式为:net=newff(PR,[S1 S2 ...SN],{TF1 TF2...TFN},BTF,BLF,PF),函数newff建立一个可训练的前馈网络。输入参数说明:PR:Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值;Si:第i层神经元个数;TFi:第i层的传递函数,默认函数为t...

我复制的,感觉非常详细能解决您的问题。 matlab 中“newff” 函数的使用方法技巧|和各参数的意义 先来一个简单的源程序让大家练习一下: % Here input P and targets T define a simple function which % we can plot: p = [0 1 2 3 4 5 6 7 8];...

newff中的指的是隐层、输出层神经元数,不用指出输入层神经元个数,你建立是建立了一个8-8-3的网络。数据o的一个维是一个样本的话,输入神经网络的数据应该转置下变成列向量,即以列为一个样本。

最后一层隐含层的神经元个数应该与输出参数相匹配

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