支持向量神经网络（SVNN）：一种基于SVM相同原理的MLP神经网络训练新方法。-matlab开发

这段代码实现了一种新的 MLP 神经网络训练方法，称为支持向量神经网络 (SVNN)，在工作中提出：O. Ludwig； “以神经网络和级联分类器为重点的快速模式识别非参数方法研究；” 博士论文，科英布拉大学，科英布拉，2012 年。 输入参数是 L 个代表 N 元素输入向量的 N x L 矩阵，行向量 y，其元素是各自的目标类，应该是 -1 或 1 ，以及隐藏神经元的数量nneu。 与 SVM 类似，SVNN 有一个惩罚参数 C，可以在代码的第 16 行设置。 该算法输出 MLP 参数 W1、W2、b1、b2，它们是 MLP 模拟器“sim_NN.m”的输入参数，它还需要测试数据矩阵以及目标向量（如果目标不可用，必须提供空向量）。 “sim_NN.m”输出估计的类别和准确度，acc（当测试目标可用时）。 该代码是为在四核处理器上运行而开发的。 在双核或单核处理器的情况下，第 53 行和第