功能:神经网络(Neural Network)函数求解

格式:SolveNN(x,f1,w1,f2,w2,……,fn,wn)

x:矩阵存储的需要求解的数据
f1:字符串存储的第1层传递函数,默认为"1/(1+exp(x))",注意传递函数里的变量名称必须为x
w1:第1层权重系数矩阵
……
fn:字符串存储的第n层传递函数,默认为"1/(1+exp(x))",注意传递函数里的变量名称必须为x
wn:第n层权重系数矩阵

说明:

1、函数计算完毕返回对应的值

2、如果第一个参数x为m*n的矩阵则表示对m组数据,每组n个变量带入神经网络进行求解,其中第1层权重系数矩阵w1的行数必须与n一致

3、当权重层数较多时,第n层权重系数矩阵wn的行数必须与上一层权重系数矩阵w(n-1)的列数一致

4、本函数接受参数个数必须为大于2的奇数

注意:本函数不是拟合权重系数,而是已知权重系数求解输出层的值

例子:
x =
[ 1.00000000000000    2.00000000000000
  3.00000000000000    4.00000000000000 ]
w1 =
[ 1.00000000000000    2.00000000000000    0.30000000000000
  2.00000000000000    1.00000000000000    0.50000000000000 ]
w2 =
[ 1.00000000000000
  2.00000000000000
  1.00000000000000 ]

y=SolveNN(x,"4/(1+exp(x))",w1,"1/(2+sin(x))",w2)//如上有原始数据x以及第1层权重系数w1以及第2层权重系数w2,且第1层的传递函数为4/(1+exp(x)),第2层的传递函数为1/(2+sin(x)),那么求解神经网络的输出端,执行本命令回车得到如下结果
y =
[ 0.35015025734618
  0.45299599351114 ]