线性神经网络 matlab

线性神经网络（Linear Neural Network）是一种基本的神经网络模型，其模型结构包含一个输入层、一个或多个线性组合层和一个输出层。在Matlab中，可以使用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）来构建和训练线性神经网络模型。

首先，你需要创建一个线性神经网络对象。可以使用 `feedforwardnet` 函数来创建一个前馈神经网络对象，该对象可以用于实现线性神经网络模型。例如，以下代码创建了一个具有两个线性组合层和一个输出层的线性神经网络：

net = feedforwardnet([n1, n2]);

其中，`n1` 和 `n2` 分别表示第一个和第二个线性组合层的神经元数量。

接下来，你需要准备训练数据和目标数据。假设你的训练数据存储在一个大小为 m×n 的矩阵 `X` 中，其中 m 表示样本数量，n 表示输入特征数量。对应的目标数据存储在一个大小为 m×p 的矩阵 `Y` 中，其中 p 表示输出的数量。

然后，可以使用 `train` 函数来训练线性神经网络模型。例如，以下代码使用梯度下降算法训练线性神经网络：

net = train(net, X', Y');

在训练过程中，可以指定训练参数，例如最大训练次数、误差容限等。

训练完成后，你可以使用训练好的线性神经网络模型进行预测。例如，以下代码使用训练好的模型对输入数据 `x` 进行预测：

y_pred = net(x');

其中，`y_pred` 是预测得到的输出结果。

除了使用 `feedforwardnet` 函数外，Matlab还提供了其他创建和训练线性神经网络模型的函数和工具，例如 `fitnet`、`patternnet` 等。你可以根据具体需求选择适合的函数和工具来构建和训练线性神经网络模型。