matlab如何调取BP神经网络中训练好的数据

### 回答1：
在Matlab中，可以使用load函数来读取已经训练好的BP神经网络的数据，具体语法如下：

load('文件名.mat');

例如，若已经训练好的BP神经网络数据文件名为'BP_network.mat'，则可以使用以下语句来调取数据：

load('BP_network.mat');

调取之后，可以使用变量名来访问网络中的各项参数，如权值矩阵、阈值等。

### 回答2：
在MATLAB中调用BP神经网络中训练好的数据，首先需要保存训练好的神经网络的权重和偏差参数。可以使用`save`函数将权重矩阵和偏差向量保存到一个.mat文件中，如下所示：

save('trained_network.mat', 'weights', 'biases');

其中，`weights`是一个cell数组，存储了每一层神经网络的权重矩阵，`biases`是一个列向量，存储了每一层神经网络的偏差向量。

保存完毕后，可以使用`load`函数将.mat文件中的数据加载进MATLAB工作环境，如下所示：

load('trained_network.mat');

之后，可以通过设置一个新的神经网络对象，并使用加载进来的权重和偏差参数进行初始化，如下所示：

net = feedforwardnet(hiddenSizes); % 根据网络结构调整隐藏层大小
net.IW{1, 1} = weights{1}; % 初始化输入层到第一个隐藏层的权重矩阵
net.b{1} = biases{1}; % 初始化第一个隐藏层的偏差向量
for i = 2:length(hiddenSizes) % 初始化其他隐藏层的权重和偏差
    net.LW{i, i-1} = weights{i}; % 初始化第i-1个隐藏层到第i个隐藏层的权重矩阵
    net.b{i} = biases{i}; % 初始化第i个隐藏层的偏差向量
end
net.LW{end, end-1} = weights{end}; % 初始化最后一个隐藏层到输出层的权重矩阵
net.b{end} = biases{end}; % 初始化输出层的偏差向量

这样，我们就成功地将训练好的BP神经网络的权重和偏差加载到了新的神经网络对象中。接下来，可以使用加载进来的网络进行预测或其他相关的操作。

### 回答3：
在Matlab中调用BP神经网络中训练好的数据需要进行以下步骤：

1. 保存训练好的BP神经网络：使用Matlab的`save`函数，将训练好的BP神经网络保存为一个.mat文件。例如，可以使用如下代码保存为名为"trained_network.mat"的文件：

save('trained_network.mat', 'net')

其中，'net'是训练好的BP神经网络变量名。

2. 载入训练好的BP神经网络：使用Matlab的`load`函数，载入保存的.mat文件。例如，可以使用如下代码载入之前保存的"trained_network.mat"文件：

load('trained_network.mat')

通过这一步，训练好的BP神经网络将会存储在当前工作空间中。

3. 使用训练好的BP神经网络进行预测：将待预测的数据输入到神经网络中，并使用`sim`函数进行预测。例如，假设输入数据为`input`，输出结果为`output`，可以使用如下代码进行预测：

output = sim(net, input)

其中，`net`是训练好的BP神经网络变量名，`input`是待预测的数据。

通过以上步骤，就可以成功调用训练好的BP神经网络进行预测。