关于matlab中的 newff, bp神经网络
隐层个数及训练次数可以在定义网络时自己设定，图形的话是系统自己生成的.
题目的意思是00得到0，01得到1,10得到1,11得到0。前者为输入，后者为输出.
所以就这样构造:
%输入 一共四组，每组两个
p=[0,0;0,1;1,0;1,1];
%输出：
t=[0,1,1,0]；
构造神经网络:
net=newff(p',t,{10},{'tansig'}，'trainlm');
%上面这句话的意思是建立新的神经网络net，newff(输入，输出，{隐层数量及该层的节点个数}，{传输函数名}，训练函数)；{10}代表单隐层，并且该层节点为10个，如果想显示多隐层，比如双隐层，{10,15}这样就行，传输函数也要相应增加，比如{'tansig','logsig'}节点数和传输函数名可以随意调整，目的当然是让预测结果更精确
%之后，
net.trainParam.goal = 0.00001; %设置精确度
net.trainParam.epochs = 5000; %设置训练次数，5000次
[net,tr] = train(net,p',t); %训练开始
。。。。。。。。
这样就可以训练了,过几秒后图片matlab会自动生成
最后想测试训练结果的话，比如你想打00进去看它是不是也给0
p=[0 0];
a=sim(net,p')
。。。sim就是让net去预测结果
差不多就是这样，我用的是2009a版本，有段时间没用了可能格式上稍微有点出入，希望可以帮到你
比较新的版本，比如说matlab 2010以上的，都不需要装神经网络的工具箱
建立网络步骤：
1、数据归一化：输入的数据通常为P,输出数据通常为T，数据格式为：每列对应一个样本，归一化常用函数：mapminmax
[pn,ps]=mapminmax(p); [tn,ts]=mapminmax(t)
pn,tn是归一化后的数据，ps, ts是归一化的结构体，在后面反归一化预测值很有用。
2、建立网络并设定参数
net=newff(pn,tn,[ ]) 中括号里面的是输入层数，隐含神经元数，输出层数，还可以设定节点传递函数等等的参数
net.trainparam.epochs=1000 训练的次数
net.trainparam.goal=0.0001 训练的误差目标值
net.trainparam.lr=0.1 学习速率，通常在0到1之间，过大过小都不好
3、预测并分析
an=sim(net, pn)
ouput=mapminmax('reverse', an, ts) 根据之前归一化的标准，对预测结果进行反归一化，得到结果
error=output-t 这里是对误差进行输出，也可以用error=sum(asb(output-t))
当然也可以作图，比如说：
plot(p,t,'-o')
hold on
plot(p, output,'-*')
看预测值和真实值能否吻合
还可以在神经网络训练完成后的对话框中看MSE和R方
还有很多方法提高神经网络的精度，以上程序没有经过MATLAB调试，但大致过程如上
纯手打，希望采纳！
[Y,PS] = mapminmax(X)
[Y,PS] = mapminmax(X,FP)
Y = mapminmax('apply',X,PS)
X = mapminmax('reverse',Y,PS)
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湛莎： 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.
双鸭山市13092272142： 有人知道bp神经网络Matlab R2012a 的newff用法么 - ？
湛莎： newff() 这个函数是建立一个神经网络的函数,其中括号里面的参数含义依次是:输入数据和输出数据的范围,隐含层神经元个数,传递函数设置 像BP网编程这块,需要先给出输入和期望输出的数据矩阵,然后newff函数建立网络,然后train...
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双鸭山市13092272142： 求助 关于matlab2012中newff的问题 - ？
湛莎： 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.
双鸭山市13092272142： 求大神指导,matlab中newff的用法老是显示NEWFF used in an obsolete way.我用的2010b版 - ？
湛莎： matlab 从2008版开始就对代码的语法结构进行了很大的改动.在2010版本里面已经不再主张使用这种初始化神经网络的方法了. 简单的做法是net = newff(Input, Target, StructuralArray, TrasnferFcns); 你上面的这个代码改成这样 net_1 = newff(P, T, [10, 5], {'tansig' 'purelin' 'purelin'}, 'traingdm') 其中,transfer function要比你的隐层数量多一个,因为输出层的节点数量是不能设置的,这个是根据你前面给的T来确定的.最后一个'purelin'就是你输出层的transfer function.
双鸭山市13092272142： matlab中bp神经网络 出现inf - ？
湛莎： 能否描述地详细一些,inf指出现了无穷大,你可能需要检查程序错误.MATLAB中BP神经网络的建立函数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/阀值学习函数,默认函数为learngdm函数;PF:性能函数,默认函数为mse函数.
双鸭山市13092272142： MATLAB神经网络工具箱中newcf 和newff的区别 - ？
湛莎： 训练函数和自适应学习函数区别:从范围上:训练函数包含学习函数,学习函数是属于训练函数的一部分;从误差上:训练函数对整体来说误差是最小,学习函数对于单个神经元来说误差是最小;
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湛莎： 建立神经网络:net=newff(minmax(P),[30,7],{'tansig','logsig'},'traingdx');其中,隐含层有30个节点,激励函数为:tansig; 输出层有7个节点,激励函数:logsig;学习函数:traingdx.
双鸭山市13092272142： bp神经网络matlab实现时,newff函数中的网络各层神经元的激活函数怎么选? - ？
湛莎： 由于各个网络层的作用的不同,选择的激活函数的不同结果将会有恒大的区别 所以要注意 输出层一般采用 logsig purelin 隐含层采用 tansig logsig 同时要注意设置其他属性如最小梯度min_grad 等等
双鸭山市13092272142： matlab神经网络newff函数为什么一个隐藏层就报错 - ？
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