基于神经网络的系统建模及MATLAB应用优化

随着技术的不断发展，MATLAB神经网络在处理非线性系统建模和函数拟合方面展示出了强大的应用潜力。

本资料可用于参考和学习。

这是一份基于Matlab编写的神经网络代码示例。

Matlab中人工神经网络的符号说明如下：xji表示单元j的第i个输入，wji表示与xji相关联的权值，netj表示单元j的输入的加权和，oj表示单元j计算出的输出，tj表示单元j的目标输出，sigmoid函数用于计算输出，outputs表示网络最后一层的输出单元集合，Downstream(j)表示单元j的输出到达的单元集合。

在现代计算科学中，Matlab神经网络技术的应用愈发广泛。此处提供相关源程序和算法代码，以便深入研究。

详细介绍了Matlab神经网络应用的基本操作和实现方法。

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