给我一个基于卷积神经网络建立近红外光谱定量模型的matlab代码

以下是一个基于卷积神经网络建立近红外光谱定量模型的 MATLAB 代码示例：

% 读取数据
data = csvread('data.csv');
x = data(:,1:end-1)'; % 输入数据
y = data(:,end)'; % 输出数据

% 划分训练集和测试集
[trainInd,valInd,testInd] = divideblock(size(x,2),0.8,0.1,0.1);
x_train = x(:,trainInd);
y_train = y(:,trainInd);
x_val = x(:,valInd);
y_val = y(:,valInd);
x_test = x(:,testInd);
y_test = y(:,testInd);

% 构建卷积神经网络模型
net = newff(x_train,y_train,20,{'tansig','purelin'});
net.trainParam.showWindow = false;
net.trainParam.epochs = 500;
net.trainParam.goal = 1e-5;
net.trainParam.max_fail = 50;
net.trainParam.min_grad = 1e-7;

% 训练模型
net = train(net,x_train,y_train,[],[],[],x_val,y_val);

% 预测测试集并评估模型
y_pred = sim(net,x_test);
mse = mean((y_pred-y_test).^2);
rmse = sqrt(mse);
r2 = 1 - sum((y_pred-y_test).^2)/sum((y_test-mean(y_test)).^2);

% 绘制预测结果图
plot(y_test,'b');
hold on;
plot(y_pred,'r');
legend('True','Predicted');
xlabel('Sample');
ylabel('Concentration');
title(['RMSE = ',num2str(rmse),', R^2 = ',num2str(r2)]);

其中，`data.csv` 是包含输入和输出数据的 CSV 文件，第一列到倒数第二列是输入数据，最后一列是输出数据。在代码中，我们先读取数据并划分训练集、验证集和测试集，然后构建一个包含一个隐藏层的卷积神经网络模型。接着，我们使用训练集和验证集对模型进行训练，并使用测试集评估模型的性能。最后，我们绘制预测结果图并计算模型的 RMSE 和 R^2 值。