MATLAB中newff函数的旧版用法解析和示例代码

MATLAB中的newff函数是一个用于构建多层前馈神经网络的函数，其旧版用法可以用如下形式表示：

net = newff(P,T,S)

其中，P是输入数据，T是输出数据，S是指定神经网络的结构，例如：

S=[5 3]

表示该神经网络有两层，第一层有5个神经元，第二层有3个神经元。 使用旧版newff函数时，我们需要指定神经网络的结构，而不能让MATLAB自动构建。下面是一个使用旧版newff函数构建神经网络的示例代码：

net = newff(P,T,[5 3]);

输入数据P和输出数据T是用户提供的，而[5 3]表示构建一个两层神经网络，第一层有5个神经元，第二层有3个神经元。 使用旧版newff函数构建的神经网络有以下特点：

• 输入层和输出层的神经元数量由用户指定，而隐藏层的神经元数量也是由用户指定；
• 输入层和输出层使用默认的激活函数，而隐藏层使用默认的tansig函数；
• 使用默认的学习算法，即梯度下降法；
• 使用默认的权重初始化方法，即随机初始化。

旧版newff函数的用法虽然简单，但它只能构建简单的神经网络，而且没有提供调整权重和激活函数的功能，它在实际应用中的作用有限。