在MATLAB中自定义神经网络连接，可以通过以下步骤实现：

### 一、使用`patternnet`函数创建前馈神经网络

**定义网络结构**

使用`patternnet`函数创建具有指定隐藏层神经元数量的前馈神经网络。例如，创建一个包含10个隐藏层神经元的网络：

```matlab

net = patternnet(10);

```

该函数会自动配置网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。

**训练网络**

使用`train`函数对网络进行训练。需要提供输入数据`XTrain`和目标数据`YTrain`：

```matlab

net = train(net, XTrain, YTrain);

```

**测试与评估**

使用测试数据`XTest`进行预测，并计算准确率：

```matlab

YPred = net(XTest);

accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);

fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

```

### 二、使用`newff`函数创建多层感知机（MLP）

**定义网络结构**

使用`newff`函数创建多层感知机，需要指定输入层节点数、隐藏层节点数和输出层节点数。例如：

```matlab

net = newff([10 5], 1); % 输入层10个节点，隐藏层5个节点，输出层1个节点

```

该函数会自动初始化网络权重。

**训练网络**

使用`train`函数训练网络：

```matlab

net = train(net, P, T);

```

其中`P`是输入数据矩阵，`T`是目标标签向量。

**测试与评估**

使用`sim`函数进行预测，并计算准确率：

```matlab

Y = sim(net, Ptest);

accuracy = sum(Y == vec2ind(T)) / numel(T);

fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

```

### 三、自定义网络层与连接

**创建自定义层**

可以使用`addLayer`函数添加自定义层。例如，添加一个径向基函数（RBF）层：

```matlab

net = patternnet(10);

net.Layers{2} = [rbfLayer(10) fullyConnectedLayer(1)];

```

该函数会自动配置层参数。

**调整层参数**

可以通过`net.Layers{1}.Theta`和`net.Layers{2].Theta`等属性调整层权重和偏置。

**训练与评估**

训练和评估过程与上述方法相同，只需使用`train`和`sim`函数即可。

### 四、注意事项

- 数据预处理（如归一化）对训练效果有重要影响，建议在训练前对输入数据进行标准化处理。

- 可以使用`net.divideParam`函数调整训练参数，如学习率、动量等。

- 对于复杂网络（如CNN或RNN），建议从基础网络结构开始，逐步添加卷积层或循环层。

通过以上步骤，可以在MATLAB中灵活构建和自定义神经网络模型。