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。

MATLAB调用训练好的神经网络时出现'model' parameter must be a character vector

这个错误通常是因为你在调用神经网络模型时，传入的参数不是一个字符向量。请确保你传入的参数是一个字符向量，例如：

load('trainedModel.mat'); % 加载训练好的模型
inputData = [1 2 3]; % 输入数据
output = predict(net, inputData); % 调用模型进行预测

在这个例子中，`net` 是训练好的神经网络模型，`inputData` 是输入数据，调用 `predict` 函数时，第一个参数应该是字符向量 `net`。如果你还是遇到了这个错误，请检查一下你的代码是否存在语法错误或者其他问题。