以下是matlab中的newff函数说明,不是neurolab中的newff(两者的参数不同)

newff函数,指的是训练前馈网络的第一步是建立网络对象,实质是newff函数的参数。newff函数的格式为:net=newff(PR,[S1 S2 ...SN],{TF1 TF2...TFN},BTF,BLF,PF)。

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tansig函数;

BTF:训练函数,默认函数为trainlm函数;

BLF:权值/阈值学习函数,默认函数为learngdm函数;

PF:性能函数,默认函数为mse函数。

下面命令将创建一个二层网络。它的输入是两个元素的向量,第一层有三个神经元(3),第二层有一个神经元(1)。第一层的传递函数是tan-sigmoid,输出层的传递函数是linear。输入向量的第一个元素的范围是-1到2[-1 2],输入向量的第二个元素的范围是0到5[0 5],训练函数是traingd。

net=newff([-1 2; 0 5],[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');

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