构建DSAN的MATLAB具体代码

DSAN（Dynamic Surface Adaptation Network）是一种动态表面适应神经网络，通常用于处理复杂的非线性系统控制问题。在MATLAB中构建DSAN涉及到深度学习、控制系统设计以及自适应算法。以下是一个简化的示例代码片段，展示如何创建基本的DSAN结构：

% 导入必要的库
addpath('your/deep/surface/adaptation/nodes'); % 假设你有自己的DSAN节点包

% 定义网络结构
layers = [
    dsanNode('InputLayer', 'Size', [input_dim]) % 输入层
    dsanNode('HiddenLayer1', 'Neurons', hidden_units) % 隐藏层1
    dsanNode('HiddenLayer2', 'Neurons', hidden_units) % 隐藏层2
    dsanNode('OutputLayer', 'Neurons', output_dim, 'Activation', 'linear') % 输出层
];

% 初始化网络
net = dsanNetwork(layers);

% 训练网络
options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器
    'MaxEpochs', num_epochs,
    'MiniBatchSize', mini_batch_size,
    'Verbose', false); % 静默训练

net = train(net, input_data, target_data, options);

注意这只是一个基础示例，实际的DSAN可能包括更多的细节，如自适应学习率、正则化、误差反向传播等。此外，DSAN的具体应用可能需要针对具体控制系统任务调整网络结构和超参数。