在Matlab中实现人工神经网络可以使用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）。该工具箱提供了一系列函数和工具，用于构建、训练和测试各种类型的神经网络模型。

  下面是一个基本的步骤，用于在Matlab中实现人工神经网络：

  1. 导入数据：将训练数据和测试数据导入到Matlab工作空间中。数据应该被分为输入和输出。

  2. 创建网络：使用神经网络工具箱中的函数创建一个网络对象。可以选择不同的网络结构，如前馈神经网络（feedforward neural network）、循环神经网络（recurrent neural network）等。

  3. 定义网络结构：设置网络的输入层、隐藏层和输出层的大小，激活函数等参数。可以使用网络对象的属性和函数来完成这些设置。

  4. 初始化权重和偏置：网络的权重和偏置需要进行随机初始化，可以使用网络对象的函数或属性来完成。

  5. 训练网络：使用训练数据对网络进行训练。可以选择不同的训练算法，如反向传播（backpropagation）、适应性学习率法（adaptive learning rate）、快速方法（quickprop）等。

  6. 评估网络性能：使用测试数据对训练好的网络进行评估。可以计算预测值与真实值之间的误差，如均方误差（mean squared error）等。

  7. 使用网络进行预测：使用已训练好的网络对新的输入数据进行预测。可以使用网络对象的函数或方法来实现。

  8. 调整网络参数：根据网络在训练和测试中的性能，可以根据需要调整网络的结构和参数。

  以上是一般的步骤，实际在实现过程中可能会涉及到更多细节和调优技巧。Matlab神经网络工具箱提供了大量的示例代码和函数文档，可以作为参考和学习的资源。