一、搭建神经网络基础架构
首先，在 MATLAB 中创建一个神经网络的基本步骤包括定义输入层、隐藏层数量及每层节点数，并设定输出层结构以适应特定问题的需求。例如：
matlab
net = feedforwardnet([inputSize hiddenLayerSizes outputSize]);
这里 `feedforwardnet` 函数用于生成前馈型神经网络，括号内的向量化参数指定各层神经元数目（从输入到输出）。这只是一个基本框架配置，实际应用中还需要结合具体任务调整其复杂度如增加多隐层或选择不同的激活函数等特性。
二、训练神经网络
拥有初始构架后，则需要通过已有的标注样本对网络进行训练。使用 `train` 或者更高级别的 `trainNetwork` 方法可以完成此过程:
matlab
[net,tr] = train(net,inputData,outputData);
%或者对于更加复杂的深层神经网络：
options=trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', num_epochs,...); %设置训练选项
net=trainNetwork(inputData,layers,options,yTrain); // layers是包含所有层级详细信息的对象列表。
三、验证与测试神经网络性能
为了评估所建立神经网路的有效性和泛化能力，我们需将其应用于独立于训练集的数据上——即验证集和测试集合。MATLAB 提供了一系列内置方法来进行准确率计算和其他指标分析，如下所示：
matlab
yPredTest = net(inputsTest); % 使用测试集预测结果
performanceMetrics(yTrueTest, yPredTest) % 计算精度或其他评价指标
四、调参与改进
依据上述流程得到初步的结果之后，通常还需经过多次迭代去尝试不同超参数组合以达到最优效果。这些可能涉及的学习速率、动量项大小、批次大小乃至正则化的强度等等都可以借助 MATLAB 内置的各种 trainingOption 来灵活调节。
总结来说，《基于 MATLAB 的神经网络构建与实践》不仅要求掌握编程语言的基础运用技巧，更要理解各类神经网络原理及其背后的数学逻辑。通过 MATLAB 强大的图形用户界面 (GUI)，即使是初学者也能直观地观察整个训练进程并对每个环节做出相应调试，从而高效快速地打造出满足需求的强大神经网络系统。