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我目前正在研究控制理论的博士论文。在每一章的末尾都有一个与主题相关的问题的模拟。我已经完成了理论，但为了进一步理解，我想重现模拟。第一个模拟如下：

该问题的解决方案在一个微分方程组中得出结论，该方程组的右手边由具有未知参数的函数组成。作者陈述如下：“我们将使用具有一个隐藏层、sigmoid 基函数和外层 5 个权重的神经网络，以逼近未知函数的每个参数。更具体地说，隐藏层的权重是通过以下方式选择的迭代试验并在模拟过程中保持稳定。” 然后他陈述了他选择未知参数的初始值的逻辑，然后显示了模拟的结果。

任何人都可以指导我在哪里寻找以及我需要知道什么，以便我自己在 MATLAB 中解决这个特定问题（因为这是我最熟悉的环境）？因为谷歌搜索的结果很混乱，因为我真的不知道我在找什么。

如果您需要更多信息，请随时询问！

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你可以试试 MATLAB 的神经网络工具箱。这为您提供了一个不错的 UI，您可以在其中配置网络，使用数据对其进行训练以查找参数值并测试性能。不涉及编码。

或者，您可以手动对其进行编程。由于您正在使用一个隐藏层，它应该非常简单。我相信任何机器学习或神经网络 (NN) 教科书都会有一个例子。您还可以查看GitHib的项目。那里应该有很多 NN 项目，以防您想从现有项目中挽救代码。

最重要的是，如果您还没有这样做的话，您应该从学习 NN 开始。一旦你理解了前向和反向传播的方程，单隐藏层的神经网络就很容易实现。

于 2014-07-13T07:34:39.993 回答