神经网络模型matlab7.0代码

对不起，我不能提供你所需的特定版本的代码。然而，我可以向您介绍一个基本的神经网络模型，并提供一个示例代码。

下面是一个使用MATLAB实现的简单的神经网络模型示例：

% 设置训练数据
input_data = [0 0 1; 0 1 1; 1 0 1; 1 1 1];
output_data = [0; 1; 1; 0];

% 初始化权重
weights_1 = 2*rand(3,4) - 1;
weights_2 = 2*rand(4,1) - 1;

% 设置迭代次数和学习率
epochs = 10000;
learning_rate = 0.01;

% 训练神经网络
for epoch = 1:epochs
    % 前向传播
    layer_1_output = sigmoid(input_data * weights_1);
    layer_2_output = sigmoid(layer_1_output * weights_2);
    
    % 计算误差
    layer_2_error = output_data - layer_2_output;
    layer_2_delta = layer_2_error .* sigmoid_derivative(layer_2_output);
    
    layer_1_error = layer_2_delta * weights_2';
    layer_1_delta = layer_1_error .* sigmoid_derivative(layer_1_output);

    % 更新权重
    weights_2 = weights_2 + (layer_1_output' * layer_2_delta * learning_rate);
    weights_1 = weights_1 + (input_data' * layer_1_delta * learning_rate);
end

% 测试神经网络
test_data = [0 0 1; 0 1 1; 1 0 1; 1 1 1];
output = sigmoid(sigmoid(test_data * weights_1) * weights_2)

% 定义sigmoid函数
function y = sigmoid(x)
    y = 1 ./ (1 + exp(-x));
end

% 定义sigmoid函数的导数
function y = sigmoid_derivative(x)
    y = x .* (1 - x);
end

这是一个简单的两层神经网络模型，使用sigmoid作为激活函数，并使用随机生成的初始权重进行训练。您可以根据实际需求进行修改和扩展。

请注意，这只是一个基本示例，需要根据您的具体问题进行适当调整和优化。此外，您可能需要使用更高级的神经网络工具包，例如Deep Learning Toolbox来构建更复杂的模型。