Matlab答疑随笔17：很多同学学习神经网络还在使用newff和sim函数，我来说说正确的用法

0.每隔一段时间，就会有同学问到关于newff神经网络相关程序代码的问题，每次看到这样的问题，内心波澜涌起；

这种感觉吧，如鲠在喉，想回复一下，但转念之间，算了，说了也没用；

1.首先说，newff，这个函数

它用来创建了一个前馈反向传播神经网络，它的用法如下：net = newff(P,T,S)，具体语法含义不解释，因为网上这方面的内容，可谓铺天盖地，唾手可得；

现在的问题是，如果稍微仔细了解一下，就会发现，newff函数在Matlab R2010b已经被Obsoleted（废止、淘汰），新版本中，推荐的替代方法是feedforwardnet函数；

注：Matlab2022a中，虽然淘汰，但newff函数亲测，仍然可用；

2.接着说，feedforwardnet函数的用法

net = feedforwardnet(hiddenSizes,trainFcn) ，创建前馈神经网络，hiddenSizes指定隐藏层大小，训练函数由 trainFcn 指定；前馈网络由一系列层组成，第一层有来自网络输入的连接，每个后续层都有来自上一个层的连接，最后一个层产生网络的输出；

3. feedforwardnet可以创建基本通用的神经网络，但可能并不常用

在新版本中，除了feedforwardnet函数，Matlab工具箱还另外预设了不同应用场景的神经网络，如拟合神经网络可以使用fitnet函数，模式识别网络可以使用patternnet 函数，级联前向网络（从输入到每层以及从每层到所有后续层，该网络都有额外的连接）可以使用cascadeforwardnet 函数；

之所以有这么多类别的细分，个人认为，是为了应对更广泛更精细的应用需求，毕竟，新世纪新阶段，借着人工智能、大数据、物联网的东风，神经网络在各个领域中，一路狂奔又一路跌打损伤，也是大势所趋；

这几个函数用法就不叨叨念了，在我的视频系列43中都有详细讲述和编程实例演示（43.1、43.11、43.14），也可以自己网上查资料学习；

4.继续说，sim，这个函数

它用来进行神经网络仿真，意思是，神经网络训练之后，输入新的数据，神经网络运算，返回响应数据，用法：y=sim(net,x)，net是神经网络对象，x是输入数据，y是响应数据；

下面要说点什么呢，毕竟，这个函数没有被Obsoleted；

下面要说的是，这个用法out了；

5.然后说，如今流行的调用方法

y=net(x)

也就是，直接使用神经网络对象net，把输入数据丢进去，就可以仿真运算，返回结果了，是不是很贱；

6.最后说明

本文整篇都在无事生非，一个两个函数或用法的改进，或者不改进，都是小聪明，能够解决大家在建模、课题、论文中的实际问题，才是大谋略；

7.附图：两种神经网络示意图

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