matlab神经网络是基于matlab编程语言开发的一种在不同应用中进行神经网络建模和计算机应用开发的有效工具，可以有效地解决各种复杂的问题。
1、matlab神经网络的概念。matlab神经网络是指使用matlab编程语言构建的基于深度学习的复杂的神经网络结构，它支持多种神经网络算法，以及一些机器学习和深度学习的技术。
2、matlab神经网络的应用。matlab神经网络可以用于各种机器学习应用领域，例如计算机视觉、自然语言处理、图形处理、图像识别、文本分析、推荐系统、语音识别和文字生成等。它还可以应用于控制系统、自动驾驶系统、智能家居、大数据分析等领域。
3、matlab神经网络的基本结构。matlab神经网络的基本结构一般分为输入层、隐藏层、输出层。输入层是指输入数据的层，其主要负责接收外部数据并将其转换为神经元能够理解的神经元激活信号；隐藏层主要负责执行特定的数学函数，将输入数据映射到更复杂的概念表示上；输出层则是把数据从隐藏层输出至外部世界。
4、matlab神经网络的主要算法。matlab神经网络中使用的主要算法有感知器网络算法、自组织地图算法、深度学习算法、卷积神经网络算法、耦合层网络算法、堆叠自动编码器算法等。感知器网络算法根据输入提出响应输出的建模算法；自组织地图算法主要用于形状的提取和识别；深度学习算法是深度神经网络的基础；卷积神经网络算法 M 主要用于对图像处理；耦合层网络算法用于无监督机器学习；堆叠自动编码器算法是一种无监督学习算法，主要用于模式识别和简单推理等。
5、matlab神经网络的优势。matlab神经网络有很多优势，其最大的优势在于可以快速构建复杂的神经网络，可以使用比传统算法更简洁和有效的算法；另外，matlab神经网络提供了大量的计算平台和绘图工具，可以帮助用户快速开发神经网络应用；该神经网络框架也持续更新，是不断探索新技术的有效途径。
（1）matlab中神经网络的介绍：
神经网络是一种结构复杂的模型，它可以将输入的数据和非线性的联系起来，进行分类或者拟合。它是由大量神经元，结点和权重构成的网络，用于处理复杂问题，为解决许多复杂问题，提供了新的解决方案。Matlab是一款数字信号处理软件，其中提供了专门用于处理神经网络的工具箱。
（2）Matlab神经网络用于拟合多元函数的基本原理：
若要拟合多元函数，可以使用Matlab神经网络库nnetf. 这里，用户可以设置要拟合的多元函数，并指定其参数，然后Matlab神经网络库将会根据模型自动训练参数，以实现拟合效果。
（3）Matlab神经网络拟合多元函数的步骤：
（1）定义拟合模型：首先，在Matlab环境中用户需要定义一个函数，用于拟合模型，定义函数的时候，可以写出多元函数，以及要最小化的误差平函数，以及随机抽样等。
（2）根据模型定义神经网络：在Matlab中定义神经网络，可以使用nnetf库。根据定义的模型，可以定义出神经网络，其中的隐含层可以根据模型的复杂程度进行设置。
（3）训练神经网络：根据设定的参数，使用nnetf库中提供的训练算法进行训练，比如 BP 算法、L-BFGS 算法等。
（4）拟合检验：最后可以使用Matlab工具箱中的可视化工具（比如线图），来进行拟合检验，以确定拟合效果，并做出调整（如参数调整），以完成拟合。
