matlab训练神经网络时怎样插入数据

在MATLAB中，您可以使用“train”函数来训练神经网络，并使用“sim”函数来测试神经网络的性能。在训练神经网络之前，您需要将数据导入MATLAB。您可以使用以下代码将数据导入MATLAB：

load data.mat

其中，data.mat是您保存数据的MAT文件。假设您有一个包含100个样本的数据集，每个样本有10个特征。您可以将数据集分成训练集和测试集，并将它们存储在不同的变量中：

trainData = data(1:80,:);
testData = data(81:100,:);

在训练神经网络时，您需要将训练数据和目标数据分别存储在不同的变量中。假设您的目标变量是一个1x5的向量，您可以使用以下代码将训练数据和目标数据存储在不同的变量中：

trainInputs = trainData(:,1:9);
trainTargets = trainData(:,10);

这将把前9列作为输入特征，最后一列作为目标变量。然后，您可以使用“train”函数来训练神经网络：

net = train(trainInputs', trainTargets');

这将使用训练输入和目标数据来训练神经网络。您可以使用“sim”函数来测试神经网络的性能：

testInputs = testData(:,1:9);
testTargets = testData(:,10);
testOutputs = sim(net, testInputs');

这将使用测试输入数据来测试神经网络，并将输出存储在testOutputs变量中。