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### Simulink 中深度学习集成的使用方法

#### 1. 深度学习工具箱简介
Matlab 提供了名为 Deep Learning Toolbox 的工具包，该工具包允许用户构建、训练并部署各种类型的神经网络模型。借助此工具箱，可以在 Simulink 环境下设计复杂系统的同时引入先进的机器学习算法[^1]。

#### 2. 创建和导入深度学习模型
为了在 Simulink 中利用已有的预训练模型或自定义创建的新模型，可以通过以下方式操作：

- **加载现有模型**：可以从文件中读取预先保存好的 `.mat` 文件中的网络结构；
- **新建模型**：直接调用 Matlab 函数来搭建新的卷积层、全连接层等组件构成的架构；

对于上述两种情况，均需确保所使用的模型兼容于后续步骤所需的输入/输出格式以及维度大小的要求。

#### 3. 将深度学习模块嵌入到 Simulink 模型里
完成模型准备之后，下一步就是将其无缝对接至更大的控制系统框架内。具体做法如下所示：

- 添加 `MATLAB Function Block` 或者专门针对 AI 应用场景优化过的 `Predictor System Object` 到工作区；
- 编写必要的接口代码片段以便能够接收来自其他部分的数据流，并传递给内部封装好了的学习器实例进行推理运算；

下面给出一段简单的 Python 脚本样例用来展示如何设置这样的交互逻辑（注意实际应用时应转换成适用于 Simulink 的形式）:

import matlab.engine as mateng
from keras.models import load_model

def predict_with_dl(input_data):
    eng = mateng.start_matlab()
    
    # 假设我们有一个存储路径为 'my_trained_network.mat' 的 .h5 格式的 Keras 模型
    model_path = "path/to/my_trained_network.h5"
    loaded_model = load_model(model_path)

    prediction_result = loaded_model.predict(input_data)
    return prediction_result.tolist(), eng.quit()

if __name__ == "__main__":
    test_input = [[...]]  # 这里填入具体的测试样本特征向量
    result, _ = predict_with_dl(test_input)
    print(result)

请注意这段代码仅作示意用途，在真实环境中应当按照官方文档指导调整以适应特定需求[^2]。

#### 4. 实现基于 DDPG 强化学习控制策略的设计与验证
除了传统的监督式学习之外，Simulink 同样支持更高级别的自主决策机制——即强化学习(RL)，特别是连续动作空间下的分布式确定性政策梯度(DDPG)算法。开发者们可以参照开源案例研究，如通过 simlink 实现基于 DDPG 强化学习的控制器建模与仿真项目，从中获取灵感和技术细节上的帮助[^3]。