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《新版PEP1.小学英语测试卷三上.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、新版Matlab中神经网络训练函数Newff的使用方法一、介绍新版newffSyntax·net=newff(P,T,[S1S2...S(N-l)],{TF1TF2...TFNl},BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)Descriptionnewff(P,T,[S1S2...S(N-l)],{TF1TF2...TFNl},BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)takesseveralargumentsPRxQ1matrixofQ1sampleR-elementinputvectorsTSNxQ2matrixofQ2sampleSN-eleme
2、nttargetvectorsSiSizeofithlayer,forN-1layers,default=[].(OutputlayersizeSNisdeterminedfromT.)TFiTransferfunctionofithlayer.(Default='tansig'forhiddenlayersand'purelin'foroutputlayer.)BTFBackpropagationnetworktrainingfunction(default='trainlm')BLFBackpropagationweight/biaslearningfun
3、ction(default='learngdm')IPFRowcellarrayofinputprocessingfunctions.(Default={'fixunknowns','removeconstantrows','mapminmax'})OPFRowcellarrayofoutputprocessingfunctions.(Default={'removeconstantrows','mapminmax'})DDFDatadivisonfunction(default='dividerand')ExamplesHereisaproblemconsi
4、stingofinputsPandtargetsTtobesolvedwithanetwork.·P=[012345678910];T=[01234321234];Hereanetworkiscreatedwithonehiddenlayeroffiveneurons.·net=newff(P,T,5);Thenetworkissimulatedanditsoutputplottedagainstthetargets.·Y=sim(net,P);plot(P,T,P,Y,'o')Thenetworkistrainedfor50epochs.Againthene
5、twork'soutputisplotted.·net.trainParam.epochs=50;net=train(net,P,T);Y=sim(net,P);plot(P,T,P,Y,'o')一、新版newff与旧版newff调用语法对比Example1比如输入input（6*1000），输出output为（4*1000），那么旧版定义：net=newff(minmax(input),[7,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');新版定义：net=newff(input,output,7,{'tansig','purelin'
6、},'trainlm');Example2比如输入input（6*1000），输出output为（4*1000），那么旧版定义：net=newff(minmax(input),[49,10,1],{'tansig','tansig','tansig'},'traingdx');新版定义：net=newff(input,output,[49,10],{'tansig','tansig','tansig'},'traingdx');一、旧版newff使用方法在新版本中使用提示：旧版本定义的newff虽也能在新版本中使用，但会有警告，警告如下：Warning:NEW
7、FFusedinanobsoleteway.>Inobs_useat18 Innewff>create_networkat127 Innewffat102 SeehelpforNEWFFtoupdatecallstothenewargumentlist.二、新版newff与旧版newff使用的训练效果对比旧版本：旧用法训练次数多，但精度高新版本：新用法训练次数少，但精度可能达不到要求造成上述原因是：程序里面的权值、阈值的初始值是随机赋值的，所以每次运行的结果都会不一样，有好有坏。你可以把预测效果不错的网络的权值和阈值作为初始值。具体可以查看net
8、.iw{1,1}、net.lw{2,1
