我目前正在研究控制理论的博士论文。每章的结尾都有一个与主题相关的模拟问题。我已经完成了理论部分，但为了进一步理解，我想重现这些模拟。第一个模拟如下：

问题的解决方案包括一个微分方程系统，其右侧由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、S形基础函数和外部层5个权重的神经网络来近似未知函数的每个参数。更具体地说，隐藏层的权重是通过迭代试验选择的，并在模拟过程中保持稳定。”然后他陈述了选择未知参数初始值的逻辑，并展示了模拟结果。

有谁能给我一些建议，告诉我应该在哪里查找以及我需要知道什么，以便自己在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，因为我不知道自己在找什么。

如果你需要更多信息，请随时问！

回答：

你可以尝试MATLAB的神经网络工具箱。这为你提供了一个不错的用户界面，你可以在其中配置网络，使用数据训练网络以找到参数值，并测试性能。不需要编写代码。

或者，你可以手动编程。由于你使用的是一个隐藏层，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。你也可以查看GitHub上的项目。那里应该有很多神经网络项目，以防你想从现有项目中获取代码。

最重要的是，如果你还没有这样做，你应该从学习神经网络开始。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了。