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当你用newff的时候,里面有一个参数可以控制层数,比如说:P = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];T = [0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4];net = newff(P,T,5); %这样表示有1个隐藏层,里面那个5表示神经元的个数net = newff(P,T,[5,10]); %这样表示有2个隐藏层net = newff(P,T,[5 10 8]); %这样表示有3个隐藏层,以此类推,明白吧?
谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创
function [presim ss net] = simnonlin( y,d,n )% y-- 时间序列数据,列向量% d-- 时间延迟参数,正整数% n--用于训练的点的个数,正整数trainset = gettrain(y,d);inputs = trainset(:,1:end-1)';targets = trainset(:,end)';net = feedforwardnet(20,'trainscg');% net = newff(inputs,targets,40);% net = train(net,inputs,targets);net=train(net,inputs,targets);presim(1:d)=y(end-d+1:end);for i = d+1:d + npresim(i) = sim(net,presim(i-d:i-1)');endss = pres
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