请编写一个matlab程序能够调整每组输入值对结果影响的权重值并根据正确结果的反馈继续调整各个权重值直到达到一定的正确率

以下是一个简单的示例，演示如何使用MATLAB来调整权重值以达到一定的正确率：

% 训练数据和标签
trainingData = [1, 1; 1, 0; 0, 1; 0, 0]; % 输入数据
trainingLabels = [1; 0; 0; 0]; % 正确结果

% 初始化权重值
weights = rand(size(trainingData, 2), 1); % 随机初始化权重值

% 调整权重值的参数
learningRate = 0.1; % 学习率
maxIterations = 1000; % 最大迭代次数
targetAccuracy = 0.9; % 目标正确率

% 迭代训练权重值
iteration = 1;
while iteration <= maxIterations
    % 计算预测结果
    predictions = trainingData * weights;
    
    % 应用激活函数（例如sigmoid）来获得二分类结果
    activatedPredictions = 1 ./ (1 + exp(-predictions));
    activatedPredictions = round(activatedPredictions);
    
    % 计算误差
    errors = trainingLabels - activatedPredictions;
    
    % 更新权重值
    deltaWeights = learningRate * trainingData' * errors;
    weights = weights + deltaWeights;
    
    % 计算当前正确率
    accuracy = sum(errors == 0) / length(errors);
    
    % 显示训练进度
    fprintf('Iteration: %d, Accuracy: %.2f%%\n', iteration, accuracy * 100);
    
    % 判断是否达到目标正确率
    if accuracy >= targetAccuracy
        fprintf('Reached target accuracy of %.2f%%\n', targetAccuracy * 100);
        break;
    end
    
    iteration = iteration + 1;
end

% 显示最终权重值
fprintf('Final weights: ');
disp(weights');

上述示例中，我们通过一个简单的逻辑回归模型来演示如何使用MATLAB来调整权重值。程序使用随机梯度下降算法来优化权重值，根据训练数据的正确结果反馈来调整权重值。程序会迭代训练权重值，直到达到指定的正确率或达到最大迭代次数为止。最终输出最终权重值。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的模型和算法来处理更复杂的数据和问题