解释结构模型matlab源码

解释结构模型（Explainable Structure Model, ESM）通常指的是在神经网络模型中，特别是那些深度学习模型中，为了提高可解释性而设计的部分。在MATLAB中，关于这种类型的模型的源码可能会涉及以下几个方面[^1]：

1. **模型架构**：ESM可能使用特殊的层结构，如注意力机制或者可分离卷积，这些可以使网络更透明地解释输入特征的重要性。

% 示例代码 (假设ESM层)
net = feedforwardnet([numInputs, ESMLayerSize, numOutputs]);

2. **权重可视化**：源码可能包含用于显示或分析网络内部权重分布的方法，以帮助理解模型决策的基础。

% 可视化权值
visualizeWeights(net.Layers(2:end));

3. **特征重要性**：通过集成方法（如SHAP值）来评估每个输入特征对模型预测的影响。

shapValues = explain(net, inputData);

4. **可解释的激活函数**：使用非线性但可解析的激活函数代替标准的ReLU或sigmoid，以便于推理。

net.Layers{2}.transferFcn = 'custom'; % 自定义可解释的激活函数

请注意，具体实现会因库的不同和作者的设计而异，因此实际查看和理解MATLAB源码是关键。