请说明如何在MATLAB中使用神经网络工具箱构建单层神经网络，并解释如何选择合适的传递函数。

在MATLAB中，构建一个单层神经网络模型并为其设定合适的传递函数，可以通过以下步骤来实现。首先，打开MATLAB软件并输入nnstart命令，打开神经网络工具箱的图形用户界面。接着，选择创建一个新的神经网络，并在创建过程中选择单层网络（Single-Input Layer）。

参考资源链接：[MATLAB神经网络工具箱详解与应用](https://wenku.csdn.net/doc/20x0d4tcy7?spm=1055.2569.3001.10343)

在构建单层神经网络时，你需要定义网络的输入和输出层。输入层的神经元数量应与你的数据特征数量相匹配，而输出层的数量则取决于你想要预测的变量数。接下来，你需要选择一个合适的传递函数。常见的选择包括S型函数（如logsig或tansig）或线性函数（如purelin）。

传递函数的选择取决于你的问题类型。例如，如果你的任务是二分类问题，通常会使用S型传递函数，因为它们能够将输出限制在0和1之间，便于解释为概率。对于回归问题，线性传递函数可能更加合适，因为它允许输出覆盖整个实数范围。

在MATLAB中，一旦你选择了传递函数，神经网络工具箱会自动为每个神经元应用这个函数。你可以通过设置net.transferFcn属性来指定传递函数。例如，如果你选择logsig传递函数，你可以使用以下代码：

net = patternnet(10); % 创建一个带有10个神经元的前馈网络
net.transferFcn = 'logsig'; % 设置传递函数为对数S型函数

完成网络结构的设置后，你需要进行网络的训练。这一步涉及提供输入和目标输出数据，选择一个合适的训练函数，并设置训练参数。训练完成后，网络就可以用来进行预测或分类任务了。

通过使用MATLAB神经网络工具箱，你可以轻松地构建单层神经网络，并根据问题的性质选择合适的传递函数，以优化模型的表现。这为神经网络的初学者和进阶用户提供了一个强大的平台，来探究和应用神经网络模型。如果你想进一步深入了解这些概念，建议查看《MATLAB神经网络工具箱详解与应用》和相应的PPT课件，这些资源将为你提供更全面和深入的理论知识和实践指南。

参考资源链接：[MATLAB神经网络工具箱详解与应用](https://wenku.csdn.net/doc/20x0d4tcy7?spm=1055.2569.3001.10343)