人工神经网络建模MATLAB课程的第十一章主要探讨了人工神经网络在实际问题中的应用，特别是通过实例分析展示了如何使用人工神经网络进行数据分类。本节内容围绕着生物学家格若根和维什关于蚊子种类识别的研究展开。
首先，章节引入了两个蚊子种类(Af和Apf)的数据集，这些数据包含了每个个体的翼长和触角长度。参与者被要求利用这些数据对新抓到的蚊子进行分类，通过建立一个二维空间，以翼长为纵坐标，触角长为横坐标，利用数据点绘制出两类蚊子的分布图。在这个过程中，参与者发现可以通过拟合一条直线作为分类界限，比如以点A(1.44, 2.10)和B(1.10, 1.16)为基础，确定线性关系y=1.47x-0.017来区分两种蚊子。
然而，当改变选择的基点A和B时，分类直线的斜率发生变化，这导致分类结果也随之变化。这个问题揭示了人工神经网络建模中一个重要的话题，即如何根据有限的数据有效地训练模型并确定分类决策边界。理想的分类应该是稳定且能够泛化到未知样本，这就需要考虑如何选择合适的算法，如支持向量机(SVM)或者神经网络，利用交叉验证等方法优化模型参数，使得模型对新数据的预测更加准确和可靠。
在MATLAB环境中，这类任务可以利用其丰富的工具箱，如Neural Network Toolbox，来进行人工神经网络的构建和训练。用户可以设计多层感知器或多层前馈神经网络，通过反向传播算法调整权重，使网络能够学习到数据间的潜在关系，并在测试集上进行验证。此外，还可以尝试不同的网络结构、激活函数和正则化策略，以提高模型的性能。
总结来说，本章通过蚊子分类问题，展示了人工神经网络在实际问题中的应用，包括数据预处理、模型选择、训练以及评估。MATLAB作为一种强大的工具，提供了丰富的功能，使得用户能够在实践中灵活地构建和优化神经网络模型，解决复杂的分类问题。理解并掌握这一过程对于深入理解人工神经网络的工作原理以及如何在实际场景中有效应用至关重要。
