Matlab中的net函数用法

在MATLAB中，net函数用于创建神经网络对象。它的基本语法如下：

net = net(inputs,targets,layers)

其中，inputs是输入数据，targets是目标数据，layers是网络层的结构。

具体地，inputs和targets分别是m×n和q×n的矩阵，表示m个输入样本和q个目标样本，每个样本有n个特征。layers是一个1×L的向量，表示神经网络的结构。例如，[10 5]表示包含一个10个节点的隐层和一个5个节点的输出层。

一般来说，在创建了神经网络对象后，还需要调用其他函数进行训练和测试。比较常用的函数包括train函数和sim函数。

train函数用于训练神经网络，其基本语法如下：

net = train(net,inputs,targets)

sim函数用于使用训练好的神经网络进行预测，其基本语法如下：

outputs = sim(net,inputs)

其中，outputs是一个q×m的矩阵，表示神经网络对于q个目标样本在m个输入样本下的预测结果。