matlab调用训练好的神经网络

要在MATLAB中调用训练好的神经网络，需要按照以下步骤进行操作：

1. 加载神经网络模型：使用MATLAB中的`load`函数从保存的.mat文件中加载神经网络模型。

2. 准备输入数据：将待测试的数据转换为神经网络所需的格式。如果输入数据是图像，则需要进行图像处理和归一化。

3. 运行神经网络：使用MATLAB中的`sim`函数运行神经网络，将输入数据作为参数传递给`sim`函数，得到输出结果。

4. 后处理输出结果：对输出结果进行解码和后处理，以获得最终的预测结果。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用MATLAB调用训练好的神经网络：

% 加载神经网络模型
load('myNeuralNet.mat');

% 准备输入数据
inputData = prepareInputData(testData);

% 运行神经网络
outputData = sim(myNeuralNet, inputData);

% 后处理输出结果
predictions = postProcessOutputData(outputData);
disp(predictions);

这个示例代码中，`myNeuralNet.mat`是保存的神经网络模型文件，`testData`是待测试的数据，`prepareInputData`和`postProcessOutputData`是自定义的函数，用于处理输入数据和输出结果。

相关问题

matlab 调用训练完的神经网络输出数据

在 MATLAB 中调用训练好的神经网络进行预测，可以使用`sim`函数。`sim(net,inputs)` 函数会返回神经网络对输入数据 `inputs` 的预测输出结果。其中 `net` 是你已经训练好的神经网络模型，`inputs` 是你要输入到神经网络中的数据。

例如，假设你有一个训练好的神经网络模型 `net`，并且你想要对输入数据 `x` 进行预测，可以使用以下代码：

y = sim(net, x);

这里，`y` 是神经网络对输入数据 `x` 的预测输出结果。你可以将 `x` 替换为你自己的输入数据。

simulink用matlab function函数调用matlab训练好的神经网络模型

可以通过以下步骤在Simulink中调用Matlab训练好的神经网络模型：

1. 在Matlab中训练好神经网络模型，保存为.mat文件。

2. 在Simulink中打开一个新的模型，添加一个Matlab Function Block。

3. 在Matlab Function Block中添加以下代码：

load('神经网络模型.mat'); %加载神经网络模型
y = sim(神经网络模型, u); %使用神经网络模型进行预测或分类

其中，'神经网络模型.mat'为保存的神经网络模型文件名，y为神经网络预测或分类的输出，u为输入数据。

4. 配置Matlab Function Block的输入输出端口，使其与Simulink模型的输入输出端口匹配。

5. 将输入数据连接到Matlab Function Block的输入端口，将输出数据连接到Simulink模型的其他组件。

6. 运行Simulink模型，即可看到神经网络模型的预测或分类结果。

注意：在Simulink中调用Matlab训练好的神经网络模型时，需要确保Matlab Function Block中的代码能够正确加载和使用神经网络模型，并且输入数据的维度和类型与神经网络模型的输入要求相同。