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
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5net.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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