matlab怎么使用神经网络模型

1. 数据准备
加载和预处理您的数据。
将数据分割为训练集和测试集。
准备输入特征和目标变量。
2. 选择神经网络模型
MATLAB 提供各种神经网络模型，包括：
前馈神经网络
卷积神经网络 (CNN)
循环神经网络 (RNN)
深度神经网络
根据您的数据和建模任务选择合适的模型。
3. 构建模型
使用 newff、newpnn 或 newrb 函数创建神经网络。
指定网络架构、激活函数和训练参数。
4. 训练模型
使用 train 函数训练网络。
指定训练算法和优化参数。
5. 评估模型
使用测试集评估模型的性能。
计算指标，如准确率、精度和召回率。
6. 部署模型
一旦模型得到训练，您可以使用 sim 函数对新数据进行预测。
您还可以将模型导出为其他格式，例如 TensorFlow 或 ONNX。
示例代码：使用前馈神经网络进行二进制分类
% 加载数据
data = load('data.mat');
% 分割数据
[trainData, testData] = splitData(data, 0.8);
% 创建前馈神经网络模型
net = newff([min(trainData(:,1:2)), 10, max(trainData(:,1:2))], [1 2 1], ...
{'logsig', 'logsig', 'purelin'}, 'trainlm');
% 训练模型
net = train(net, trainData(:,1:2), trainData(:,3));
% 评估模型
pre dictions = net(testData(:,1:2));
accuracy = mean(round(pre dictions) == testData(:,3));
% 部署模型
pre dict_function = @(x) net(x);
提示：
使用 plotregression 或 plottrainstate 函数可视化训练过程。
使用 nntool 图形用户界面设计和调整网络。
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