matlab如何调取BP神经网络训练好后的训练集

### 回答1：
在 Matlab 中，可以使用 "feedforwardnet" 函数建立一个 BP 神经网络模型。在训练完之后，可以使用 "sim" 函数将训练集的输入数据带入训练好的网络中进行预测。

例如：

net = feedforwardnet(hiddenLayers);
net = train(net, inputData, targetData);
output = sim(net, inputData);

其中，hiddenLayers 为隐藏层的节点数量，inputData 为训练集的输入数据，targetData 为训练集的目标数据，output 就是训练集在训练好的网络中的预测结果。

### 回答2：
在Matlab中调取BP神经网络训练好后的训练集，需要进行以下步骤：

1. 导入已经训练好的神经网络模型。使用`importdata`命令可以将保存的神经网络模型加载到Matlab的工作区中。例如，如果模型保存在`trainedModel.mat`文件中，可以使用以下命令导入：

trainedNet = importdata('trainedModel.mat');

2. 加载训练数据集。根据训练神经网络所使用的数据集类型，可以使用`load`或者`readtable`等命令加载训练集数据。例如，如果训练集保存在`trainData.mat`文件中，可以使用以下命令加载：

trainData = load('trainData.mat');

3. 使用已加载的训练集数据对神经网络模型进行验证或测试。根据具体需求，可以使用`sim`命令对模型进行验证，或者使用`classify`等相关命令对测试数据进行分类。例如，如果需要对训练集数据进行验证和预测，可以使用以下命令：

output = sim(trainedNet, trainData);

通过以上步骤，可以在Matlab中调用BP神经网络训练好后的训练集数据，并进行验证或者预测操作。

### 回答3：
在MATLAB中，调用已经训练好的BP神经网络模型使用训练集非常简单。下面是一步一步的操作说明：

1. 首先，确保你已经训练好了BP神经网络模型并保存了模型参数。保存模型参数的常用方法是使用MATLAB的`save`函数将模型保存为.mat文件。例如，如果你的模型保存为`model.mat`文件，可以使用以下代码保存模型参数：

save('model.mat', 'net');

这里的`net`是你已经训练好的BP神经网络模型。

2. 接下来，在需要使用已训练好的模型的代码中加载模型参数。可以使用MATLAB的`load`函数加载.mat文件中的模型参数。例如，使用以下代码加载模型参数：

load('model.mat', 'net');

这里的`net`是你保存的BP神经网络模型。

3. 现在，你可以使用已加载的模型来对训练集进行推断。推断意味着使用训练好的模型对新输入数据进行预测。使用`net`对象的`sim`函数进行推断。例如，使用以下代码对训练集进行推断：

output = sim(net, trainingData);

这里的`trainingData`是你的训练集数据。`output`是模型对训练集数据的推断结果。

综上所述，使用MATLAB调用BP神经网络训练好后的训练集的步骤包括加载已保存的模型参数和对训练集进行推断。