问题：如何在MATLAB中调用神经网络工具箱？

Question

**问题：如何在MATLAB中调用神经网络工具箱？** 许多初学者在使用MATLAB进行深度学习或神经网络建模时，常常不清楚如何正确调用内置的神经网络工具箱。常见疑问包括：如何加载工具箱、如何创建和训练基本的神经网络模型、是否需要额外安装支持包，以及如何使用图形化界面（如Neural Network Toolbox的APP）进行操作。此外，用户还可能遇到函数版本更新导致的兼容性问题，例如旧版`newff`与新版`fitnet`之间的差异。掌握MATLAB中神经网络工具箱的调用方法，是实现数据拟合、分类和预测等任务的关键一步。本文将围绕这些问题，提供清晰的操作步骤和示例代码，帮助用户快速入门并正确使用MATLAB神经网络工具箱。

Answer 1

1. MATLAB神经网络工具箱简介

MATLAB 提供了 Neural Network Toolbox（神经网络工具箱），用于设计和模拟神经网络模型。它支持多种类型的网络，包括前馈网络、反馈网络、自组织网络等。该工具箱广泛应用于数据拟合、分类、聚类、时间序列预测等领域。

神经网络工具箱是MATLAB的一个附加产品，通常需要单独安装。在使用前，用户应确认是否已正确安装该工具箱。

2. 检查是否安装神经网络工具箱

在MATLAB命令窗口中输入以下命令，可以查看当前环境中是否已安装神经网络工具箱：

>> ver

在输出的列表中查找 Neural Network Toolbox，如果存在则表示已安装。

3. 加载神经网络工具箱与基本函数

安装完成后，MATLAB会自动加载该工具箱。用户可以直接调用相关函数进行建模。

常用函数包括：

• fitnet：用于数据拟合的前馈神经网络
• patternnet：用于模式识别的前馈网络
• nftool：神经网络拟合工具（图形界面）
• nnstart：启动神经网络工具箱的主界面

4. 创建并训练一个简单的神经网络模型

以下是一个使用 fitnet 创建并训练神经网络模型的示例：

% 准备训练数据
x = (0:0.01:1)';
t = sin(2*pi*x);

% 创建一个包含10个隐藏层神经元的拟合网络
net = fitnet(10);

% 配置网络
net = configure(net, x, t);

% 训练网络
[net, tr] = train(net, x, t);

% 测试网络
y = net(x);

% 绘图
figure;
plot(x, t, 'b-', x, y, 'r--');
legend('目标函数', '网络输出');
title('神经网络拟合结果');

5. 使用图形界面操作神经网络

MATLAB提供了图形化工具来简化神经网络的构建过程。用户可以通过以下命令启动神经网络工具箱的图形界面：

>> nnstart

在打开的界面中，可以选择不同的任务类型，如拟合、分类、聚类等，并使用向导式流程完成数据导入、网络配置、训练和评估。

6. 版本兼容性与函数更新

MATLAB不断更新神经网络工具箱中的函数，旧版本中常用的 newff 函数在新版本中已被 fitnet 和 feedforwardnet 取代。以下是一个对比示例：

旧版本函数	新版本函数	用途
newff	feedforwardnet	创建前馈神经网络
newfit	fitnet	创建拟合网络
newpr	patternnet	创建模式识别网络

建议用户使用新版本函数以获得更好的性能和兼容性。

7. 常见问题与解决方法

在使用过程中可能会遇到以下常见问题：

• 错误提示：未找到函数：检查是否安装神经网络工具箱，或函数是否被弃用。
• 训练效果不佳：尝试调整隐藏层节点数、训练算法（如 trainlm, trainscg）或增加训练数据。
• 内存不足：减少训练数据量或网络结构复杂度。

8. 进阶技巧与性能优化

对于高级用户，可以使用以下技巧提升模型性能：

• 使用 dividerand、divideblock 等函数划分训练集、验证集和测试集
• 使用交叉验证策略提升模型泛化能力
• 使用 GPU 加速训练过程（需安装 Parallel Computing Toolbox）

以下是一个划分数据集的代码示例：

net.divideFcn = 'dividerand';  % 随机划分
net.divideParam.trainRatio = 0.7;
net.divideParam.valRatio = 0.15;
net.divideParam.testRatio = 0.15;

9. 工作流程图示例

使用神经网络建模的基本流程如下：

graph TD
    A[准备数据] --> B[选择网络类型]
    B --> C[创建网络]
    C --> D[配置参数]
    D --> E[训练网络]
    E --> F[测试网络]
    F --> G[部署应用]