用Matlab或其它语言编程实现神经网络模型在实际中的应用（模式分类、模式识别、函数逼近、优化运算、神经网络控制等方面至少实现一种功能），在编程代码中明确每行代码的含义，附上结果展示。

在MATLAB中，我们可以使用深度学习工具箱来实现简单的神经网络模型，并应用于模式分类任务。例如，我们将创建一个简单的多层感知机（MLP）来对手写数字进行分类，使用MNIST数据集。

% 导入所需的库
addpath('toolbox')
clear; close all; clc

% 加载MNIST数据集
[trainImds, testImds] = imageDatastore('mnist_dataset', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 预处理数据：归一化像素值
augmentedTrainData = augmentedImageDatastore([28 28], trainImds, 'ColorPreprocessing', 'gray2rgb');
augmentedTestData = augmentedImageDatastore([28 28], testImds, 'ColorPreprocessing', 'gray2rgb');

% 创建神经网络结构
layers = [
    imageInputLayer([28 28 3]) % 输入层，大小为28x28，3通道（RGB）
    fullyConnectedLayer(64)       % 第一层全连接层，64个节点
    relu                     % 激活函数（ReLU）
    fullyConnectedLayer(10)      % 输出层，10个节点（对应0-9共10种手写数字类别）
    softmaxLayer             % 分类层
    classificationLayer     % 输出类别
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 10,  % 最大迭代次数
    'MiniBatchSize', 128,   % 批量大小
    'Shuffle', 'every-epoch',  % 每次迭代随机打乱数据
    'Verbose', false,  % 运行时不显示进度信息
    'Plots', 'training-progress'  % 显示训练进度曲线
);

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

% 测试模型
YPred = classify(net, augmentedTestData);
accuracy = mean(YPred == testImds.Labels)

这段代码首先加载了MNIST数据集，然后通过预处理将其转化为神经网络可以接受的格式。接着定义了一个含有两层全连接层的简单神经网络，使用Adam优化算法进行训练。最后，在测试数据上评估模型的准确率。

请注意，这只是一个基础示例，实际应用可能需要更复杂的网络结构、数据增强手段及性能优化。运行这段代码会得到最终的测试精度结果。