问一个神经网络的问题
clearp1=[1.24,1.27;1.36,1.74;1.38,1.64;1.38,1.82;1.38,1.90;%af
1.40,1.70;1.48,1.82;1.54,1.82;1.56,2.08];
p2=[1.14,1.82;1.18,1.96;1.20,1.86;1.26,2.00 %apf
1.28,2.00;1.30,1.96];
p=';%连接
pr=minmax(p);%求解A矩阵中每个行向量中的最小值和最大值.即对每行最小值最值值排序
goal=;
plot(p1(:,1),p1(:,2),'h',p2(:,1),p2(:,2),'o')
net=newff(pr,,{'logsig','logsig'});%建立可训练的前馈网络，Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值，两层的传递函数logsig(n) = 1 / (1 + exp(-n))
net.trainParam.show = 10;
net.trainParam.lr = 0.05;
net.trainParam.goal = 1e-10;
net.trainParam.epochs = 50000;
net = train(net,p,goal);
x=';
y0=sim(net,p);
y=sim(net,x);
中间的net.trainParam分别是什么意思？参数都是这么设置的？求大神解答！！
你可以问问 @东方小四 ，他是学控制的，应该懂些
net.trainParam就是为了训练神经网络！
net.trainParam.show = 10; %每间隔10步显示一次训练结果
net.trainParam.lr = 0.05; %学习速率0.05
net.trainParam.goal = 1e-10; %训练目标最小误差1e-10
net.trainParam.epochs = 50000; %允许最大训练步数50000步
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