matlab中神经网络R

在MATLAB中，可以使用神经网络工具箱来构建和训练神经网络模型。要使用神经网络工具箱，需要先导入该工具箱，然后可以使用各种函数来定义、训练和测试神经网络模型。

以下是一个使用MATLAB神经网络工具箱构建和训练神经网络的基本步骤：

1. 导入神经网络工具箱：在MATLAB命令窗口中输入 "neuralnetwork" 即可导入神经网络工具箱。

2. 定义神经网络结构：使用 "newff" 函数来定义一个前馈神经网络。该函数需要指定每个层的大小、传递函数等参数。

3. 设置训练参数：使用 "train" 函数来设置训练参数，如训练算法、最大训练次数、误差容限等。

4. 准备训练数据：将输入数据和对应的目标输出整理成输入矩阵和目标矩阵的形式。

5. 训练神经网络：使用 "train" 函数来训练神经网络模型。将准备好的输入矩阵和目标矩阵作为参数传递给该函数。

6. 测试神经网络：使用已训练好的神经网络模型对新的输入数据进行预测。可以使用 "sim" 函数来进行模型的测试。

这只是一个简单的介绍，MATLAB神经网络工具箱提供了更多功能和选项，可以根据具体需求进行调整和扩展。