1 一般引數.perfrom*
.perfromfcn='sse';
% 效能函式，這裡設定為『sse』，即誤差平方和
2 訓練引數.trainparam.*
.trainparam.goal=0.1
% 訓練目標最小誤差，這裡設定為0.1
.trainparam.epochs=300;
% 訓練次數，這裡設定為300次
.trainparam.show=20;
% 現實頻率，這裡設定為沒訓練20次顯示一次
.trainparam.mc=0.95;
% 附加動量因子
.trainparam.lr=0.05;
% 學習速率，這裡設定為0.05
.trainparam.min_grad=1e-6;
% 最小效能梯度
.trainparam.min_fail=5;
% 最大確認失敗次數
(3)設定網路的訓練引數
net.trainparam.epochs―最大收斂次數；
net.trainparam.goal―收斂誤差；
net.trainparam.show―顯示間隔；
以上在一般的神經網路訓練中都有使用，本文使用levenberg－marquart優化演算法進行訓練，還需設定的引數有：
net.trainparam.mu―levenberg－marquart優化演算法中的
net.trainparam.mu_dec― 的縮減因子；
net.trainparam.mu_inc― 的增大因子；
net.trainparam.mu_max― 的最大值；
net.trainparam.min_grad―效能函式的最小梯度；
3 權值/閾值
net.iw
% 權值元包：net.iw——當網路只有一層時，net.iw是乙個1x1的cell；net.iw——當網路
%有多層時，net.iw是乙個元包矩陣。
net.b
% 閾值/偏置值，也是乙個元包
神經網路基礎
線性神經網路 matlab神經網路
自適應線性元件20世紀50年代末由widrow和hoff提出，主要用於線性逼近乙個函式式而進行模式聯想以及訊號濾波 模型識別和控制等。線性神經網路和感知器的區別是，感知器只能輸出兩種可能的值，而線性神經網路的輸出可以取任意值。線性神經網路採用widrow hoff學習規則，即lms least me...
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MATLAB神經網路
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