matlab如何调用神经网络

Matlab提供了多种构建神经网络的工具箱，最常用的是Neural Network Toolbox。使用该工具箱，可以很方便地构建、训练和测试神经网络模型。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用Neural Network Toolbox构建一个简单的前馈神经网络，并使用该网络进行分类任务。

% 加载数据集
load iris_dataset

% 将数据集划分为训练集和测试集
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(irisInputs,2),0.6,0.2,0.2);
trainInputs = irisInputs(:,trainInd);
trainTargets = irisTargets(:,trainInd);
valInputs = irisInputs(:,valInd);
valTargets = irisTargets(:,valInd);
testInputs = irisInputs(:,testInd);
testTargets = irisTargets(:,testInd);

% 定义网络结构
net = patternnet([10 5]);

% 设置训练参数
net.trainFcn = 'trainscg';
net.performFcn = 'crossentropy';
net.trainParam.epochs = 500;
net.trainParam.goal = 0.01;

% 训练网络
[net,tr] = train(net,trainInputs,trainTargets);

% 测试网络
testOutputs = net(testInputs);
testPerform = perform(net,testTargets,testOutputs);

在上述示例中，首先加载了Iris数据集，并将其划分为训练集、验证集和测试集。然后，定义了一个两层前馈神经网络，包含10个隐藏层神经元和5个输出层神经元。接着，设置了训练参数，包括训练函数、性能函数、迭代次数和误差目标等。最后，使用训练集对网络进行训练，并使用测试集对网络进行测试，计算了网络的性能表现。