matlab神经网络输出数组练习

在MATLAB中，神经网络通常用于解决各种预测和分类问题。如果你想要创建一个简单的神经网络并得到输出数组，你可以按照以下步骤进行：

1. **准备数据**：首先，你需要有训练数据集，并将其分为输入（X）和目标输出（Y）。例如，如果处理的是图像识别，X可能是像素值矩阵，Y是对应的类别标签。

% 加载数据 (假设dataSet是一个结构体)
inputData = dataSet.X;
targetData = dataSet.Y;

2. **初始化网络**：使用`patternnet`函数创建一个预设结构的神经网络。例如，一个三层的全连接网络可以这样创建：

hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层节点数
net = patternnet(hiddenLayerSize);

3. **训练网络**：

   net = train(net, inputData', targetData'); % '表示转置，因为train函数期望输入是列向量

4. **预测输出**：对于新的输入数据，通过`sim`函数得到网络的预测结果：

newInput = ... % 新的数据点
outputArray = sim(net, newInput); % 这将返回一个与新输入对应的一维数组，每行对应一个样本的预测结果

5. **查看输出**：输出数组中的每个元素代表了神经网络对相应输入样本的预测值。