求神经网络程序（matlab）解答！！！

nettrainParamshow = 10，每十次显示一下误差变化情况

nettrainParamlr = 005学习速率

nettrainParamgoal = 1e-10误差要求

nettrainParamepochs = 50000最大训练次数

x是测试样本

y=sim(net,x)测试X的输出是否符合要求

%你没说神经网络类型，就使用最简单的前向反馈网络拟合。

t=[0 39 41 73 84 131 148 164 177 19 197 203 212 245 263 278 289 29 298 311 328 335 345 356 362 376 378 387 394 403 41 414 425 439 45 457 469 478 49 494 514 53 54 556 569 575 589 ];%这里发现t有49个数据,而R就47个，因此将后两个删除

R=[10016 10187 10197 10299 10343 10523 10589 10654 10701 10752 10777 10801 10839 10964 11033 11090 11132 11141 11186 11253 11263 11310 11352 11394 11439 11452 11492 11526 11587 11590 11627 11696 11732 11771 11813 11834 11862 11896 11959 12020 12068 12133 12190 12217 12294 12327 12385];

net = newff(t,R,20);%隐层预设20个

net = train(net,t,R);

simplefitOutputs = sim(net,t);

程序没有明显问题。P、T均经过归一化，建立双隐层网络，训练（我认为没必要反复训练10次），最后用测试的p归一化，输出结果反归一化。过程没问题。我认为样本可能少了点，至少做10组吧，再试试。其实这就是一个最简单的BP神经网络的训练过程，你可以试试其他的函数拟合例子。我传的附件里的第二个案例，就是一个BP神经网络拟合的例子。

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