神经网络的MATLAB演示

在MATLAB中，神经网络（Neural Networks）是一种强大的工具，用于模拟人脑的学习过程来解决各种问题，如分类、回归和预测等。以下是一个简要的MATLAB神经网络演示步骤：

1. **安装Neural Network Toolbox**：如果你还没有安装，首先需要确保已安装了MATLAB的Neural Network Toolbox。如果没有，可以通过MATLAB的Add-Ons Manager进行安装。

2. **创建网络结构**：使用`patternnet`或`feedforwardnet`函数定义网络的架构，例如选择层数、每层的神经元数量和激活函数。

   net = patternnet(numLayers, numUnitsPerLayer); % 或者 feedforwardnet

3. **准备数据**：加载或创建训练数据集，通常包括输入（特征）和期望输出（标签）。

4. **训练网络**：使用`train`函数对网络进行训练，可能需要设置学习率、训练次数和其他参数。

   net = train(net, inputs, targets);

5. **验证和测试**：用独立的数据集验证网络性能，使用`sim`函数进行预测。

   predictedOutputs = sim(net, testInputs);

6. **评估性能**：计算预测结果与实际值的误差，比如使用`perform`函数或交叉验证。

7. **调整网络**：根据评估结果调整网络结构、学习参数或优化算法，然后重新训练。

8. **保存和加载网络**：使用`save`和`load`函数保存和加载训练好的模型，以便于后续使用。