在利用Matlab停止神经收集计划时，newff函数是一个常用的东西，用于创建前馈神经收集。但在默许情况下，newff函数创建的收集的机能可能无法满意特定须要。本文将介绍怎样修改跟优化newff函数以晋升收集机能。
起首，我们须要懂得newff函数的基本用法。newff函数的典范挪用格局如下：
net = newff(minmax(p), [隐含层神经元数]，{转移函数},'进修算法');
其中，minmax(p)用于指定输入数据的范畴，隐含层神经元数可能是一个向量，表示每一层的神经元数量，转移函数跟进修算法也可能根据须要抉择。
以下是修改newff函数的一些罕见方法：
- 修改隐含层神经元数量：根据具体成绩的复杂度，恰当增加或增加隐含层神经元数量可能进步收集机能。
- 变动转移函数：默许的转移函数可能不合适全部成绩，经由过程实验差其余转移函数（如'tansig'，'logsig'，'purelin'等），可能找到更合适以后成绩的函数。
- 调剂进修算法：newff支撑多种进修算法，如梯度降落、Levenberg-Marquardt等。抉择合适的进修算法对收集练习至关重要。
- 自定义机能函数：经由过程设置收集的机能函数，可能改正确地把持收集的练习过程。可能利用'mse'（均方偏差）或其他自定义函数。
- 练习参数的优化：newff函数容许调剂练习过程中的各种参数，如最大年夜迭代次数、机能目标、进修率等。公道设置这些参数可能进步练习效力。
总结，经由过程以上步调的修改跟优化，我们可能使newff函数创建的神经收集更好地顺应特定成绩，从而进步收集的机能跟猜测正确性。在现实利用中，倡议根据具体成绩多次实验跟调剂，以达到最佳后果。