利用matlab对神经网络进行编程

资 源 简 介

利用matlab对神经网络进行编程

详 情 说 明

在MATLAB中实现神经网络编程时，newff()函数是构建前馈网络的经典工具。对于描述的两层结构网络，其核心设计思路如下：

输入层配置 网络输入端需明确定义数据范围，这里设置为[-1,1]。这种规范化处理能提升训练稳定性，尤其当使用tansig等S型激活函数时。

隐藏层设计 第一层采用10个tansig神经元，该函数输出范围为(-1,1)，适合处理归一化后的输入数据。其S型曲线特性能够捕捉非线性特征，但需注意可能出现的梯度消失问题。

输出层默认配置 未指定时，newff()会自动生成线性输出的输出层。对于回归任务或需要宽值域输出的场景，这种设计是合理的。

网络初始化逻辑 newff()在创建时会自动初始化权重和偏置，其默认算法会根据输入范围和神经元数量分配初始参数。用户可通过额外参数调整初始化策略。

在实际工程中，这种结构的网络常用于模式识别或函数拟合。后续通常需要配合train()函数进行反向传播训练，并使用sim()函数执行预测。值得注意的是，MATLAB后续版本推荐用feedforwardnet等更现代的替代方案。