请给我一个用matlab构建神经网络对数据进行预处理的程序实例

在MATLAB中，构建神经网络并预处理数据通常包括数据清洗、归一化或标准化等步骤。这里是一个简单的例子，展示如何创建一个基础的前馈神经网络模型，并对输入数据进行预处理：

% 导入所需的库
addpath('toolbox/NeuralNetworks'); % 如果你的MATLAB安装了Neural Network Toolbox

% 假设你的数据存储在变量X_train和Y_train中，X_train是特征矩阵，Y_train是目标向量

% 数据预处理
% 1. 数据清洗 (如去除异常值)
X_train = rmmissing(X_train); % 删除缺失值

% 2. 数据归一化 (将数值缩放到0到1之间)
X_train = bsxfun(@rdivide, X_train - min(X_train), max(X_train) - min(X_train));

% 创建神经网络结构
layers = [
    imageInputLayer([size(X_train, 2) size(X_train, 3) 1]) % 假设图像数据
    convolution2dLayer(5, 16) % 卷积层
    reluLayer % 激活函数
    pooling2dLayer(2, 'same') % 下采样
    fullyConnectedLayer(10) % 全连接层
    softmaxLayer % 输出层
    classificationLayer]; % 分类层

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器
    'MaxEpochs', 10, ... % 训练轮数
    'MiniBatchSize', 32, ... % 批大小
    'ValidationData', {val_X, val_Y}, ... % 验证集
    'Verbose', false);

% 训练神经网络
net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options);

这个例子中，我们首先导入神经网络工具箱，然后对输入数据进行了去除非数值元素（rmmissing）和归一化操作。接下来，我们定义了一个包含卷积层、ReLU激活、池化、全连接层及softmax层的简单网络结构。最后，我们使用训练选项训练了这个网络。