全连接神经网络matlab

全连接神经网络是一种常见的神经网络结构，在MATLAB中可以使用network函数创建和训练该网络。网络的结构可以通过设置参数来定义，包括层数、每层神经元数量和激活函数等。

以下是一个使用MATLAB实现的全连接神经网络的示例代码：

net = network;
net.numInputs = 1;
net.numLayers = 3;
net.inputs{1}.size = size(X,1);
net.layers{1}.size = 10;
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig';
net.layers{2}.size = 5;
net.layers{2}.transferFcn = 'tansig';
net.layers{3}.size = 1;
net.layers{3}.transferFcn = 'purelin';
net.outputConnect(1) = 3;
net = init(net);

以上代码演示了如何使用MATLAB创建一个全连接神经网络，并设置了网络的层数、每层神经元数量和激活函数等参数。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的神经网络结构和训练数据可能需要更具体、更复杂的设计。

如果需要使用完整的源码和数据来实现全连接神经网络的多特征分类预测，可以参考引用的内容。该引用提供了MATLAB实现DNN全连接神经网络多特征分类预测的完整源码和数据，可以在MATLAB 2018b及以上版本的运行环境中使用。请注意，如果出现乱码问题，可能是由于版本不一致导致的，可以尝试使用记事本打开复制到您的文件中。