概述
train函数
功能：训练神经网络
句法：[net,tr,Y,E,Pf,Af]=train(net,P,T,Pi,Ai)
解释：P:输入样本数据，
T:目标样本数据
Pi：初始化输入层延迟条件
Ai：初始化层延迟条件
Y：神经网络的输出数据，数据格式同输入的目标样本数据
E：神经网络的输出误差数据
Pf：训练后的网络输出层延迟条件
Af：训练后网络延迟条件
举例：假设net网络已经定义好
net.trainParam.epochs=50;
net.trainParam.goal=0.01;
net=train(net,p,t)；%原先的神经网络已p为输入，t为目标函数的基础上训练50次得到的神经网络。
y2=sim(net,p)；%将训练完的神经网络在p的输入下进行仿真
最后
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![BP 神经网络train训练函数[net=train(net,inputn,outputn)]](/uploads/reation/bcimg4.png)
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