计算机平面设计是一种利用计算机软件和技术创建视觉艺术和设计作品的过程。它结合了艺术和技术的原理，旨在传达信息、吸引目标受众并创造有吸引力和功能性的设计。
计算机平面设计使用各种专业软件工具，如Adobe Photoshop、Adobe Illustrator和Adobe InDesign等。这些工具提供了广泛的功能，包括图像编辑、插图设计、排版、颜色管理等，帮助设计师创造出专业水准的作品。
在计算机平面设计中，设计师使用各种设计原则和技巧来达到预期的目标。这些原则包括平衡、对比、重复、对齐、层次结构、色彩理论等。设计师通过选择合适的字体、颜色、布局和图像等元素，来表达品牌形象、传达信息和创造情感共鸣。
计算机平面设计在多个领域中发挥重要作用。它被广泛应用于广告、品牌设计、包装设计、标识设计、杂志和报纸排版、网站和移动应用界面设计等。通过计算机平面设计，可以创建出各种类型的作品，包括海报、传单、名片、书籍封面、网页设计等。
为了成为一名优秀的计算机平面设计师，需要掌握设计原则和技巧，熟悉各种设计软件工具，有良好的审美意识和创造力，并能够理解和满足客户需求。此外，不断学习和跟踪设计趋势也是非常重要的，以保持竞争力并提高自己的设计水平。
总结来说，计算机平面设计是利用计算机软件和技术创建视觉艺术和设计作品的过程。它融合了艺术和技术，通过选择合适的元素和应用设计原则，创造出有吸引力和功能性的设计作品，并在广告、品牌、包装、排版等领域中发挥重要作用。
神经网络模型是一种机器学习模型，受到人类神经系统的启发。它由一系列相互连接的神经元组成，这些神经元通过学习过程来调整连接权重，以从输入数据中提取特征并进行预测或分类任务。
在设计神经网络模型时，以下是一般步骤：
1. 确定网络结构：确定神经网络的拓扑结构，包括层数、每层神经元的数量以及连接方式。常见的网络结构包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。
2. 确定激活函数：选择适当的激活函数来引入非线性特性，常见的激活函数包括sigmoid、ReLU和tanh等。
3. 确定损失函数：根据任务类型选择合适的损失函数，例如均方误差（mean squared error）用于回归问题，交叉熵（cross-entropy）用于分类问题。
4. 选择优化算法：为了最小化损失函数，需要选择适当的优化算法，如梯度下降法（gradient descent）及其变种，如随机梯度下降法（stochastic gradient descent）。
5. 数据准备和预处理：准备训练数据集并进行必要的预处理，如特征缩放、标准化或进行数据增强。
6. 网络训练：使用训练数据对神经网络进行训练。通过向前传播（forward propagation）计算预测值，然后使用反向传播（backpropagation）更新连接权重。
7. 模型评估和调优：使用验证数据集对模型进行评估，并进行必要的调优，如调整网络结构、正则化、学习率调整等。
至于在MATLAB中进行神经网络的仿真程序设计，MATLAB提供了一些工具箱和函数来支持神经网络模型的创建和训练，例如Neural Network Toolbox和Deep Learning Toolbox。你可以使用这些工具箱提供的函数来定义网络结构、设置训练参数、导入数据集、进行训练和评估模型等。
通常，你需要按照以下步骤在MATLAB中设计神经网络仿真程序：
1. 导入数据：使用MATLAB函数将数据集导入到MATLAB环境中。
2. 定义网络结构：使用Neural Network Toolbox提供的函数定义网络的层数、每层的神经元数量以及激活函数等。
3. 设置训练参数：指定训练参数，如优化算法、学习率、最大迭代次数等。