多层神经网络matlab代码

以下是一个使用Matlab的神经网络工具箱实现多层神经网络的示例代码：

% 创建输入数据和目标数据
inputs = [0 0; 0 1; 1 0; 1 1]';
targets = [0 1 1 0];

% 创建并配置神经网络
net = feedforwardnet([10 5]); % 创建一个具有10个隐藏层神经元和5个隐藏层神经元的网络
net.trainFcn = 'trainscg'; % 设置训练函数为Scaled Conjugate Gradient
net.layers{2}.transferFcn = 'tansig'; % 设置隐藏层的激活函数为双曲正切函数

% 训练神经网络
net = train(net, inputs, targets);

% 测试神经网络
outputs = net(inputs);

% 显示结果
disp('输入数据:');
disp(inputs);
disp('目标数据:');
disp(targets);
disp('预测结果:');
disp(outputs);

这是一个简单的多层神经网络示例，它使用了一个具有10个隐藏层神经元和5个输出层神经元的网络。训练函数使用了Scaled Conjugate Gradient算法，隐藏层的激活函数为双曲正切函数。输入数据和目标数据已经在代码中定义，并通过`train`函数进行训练，最后通过`net`对象进行预测并显示结果。

请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据您的需求进行调整和扩展。