cnn预测的matlab代码

在MATLAB中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）的训练和预测通常涉及深度学习工具箱。以下是一个简单的例子，展示了如何使用MATLAB内置函数构建、训练并测试一个基本的CNN模型：

% 导入所需的库
addpath('toolbox/shared/');
addpath('toolbox/nnet'); % 加载深度学习工具箱

% 数据预处理
data = load('your_data.mat'); % 替换为你的数据文件
imds = imageDatastore(data.imds_path, 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 定义CNN模型结构
layers = [
    imageInputLayer([size(data.Im,2) size(data.Im,1) 3])
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same') % 卷积层
    reluLayer                            % 激活层
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)       % 最大池化层
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(10)                % 全连接层（假设你有10个类别）
    softmaxLayer                         % 软max层（用于分类概率）
    classificationLayer                  % 分类层
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器
    'MaxEpochs',10,           % 迭代次数
    'MiniBatchSize',32,      % 批量大小
    'ValidationData',imds.test, % 验证数据集
    'Verbose',false,          % 输出详细信息
    'Plots','training-progress' % 显示训练进度图表
);

% 训练模型
net = trainNetwork(imds.train, layers, options);

% 预测新数据
new_data = imread('your_new_image.jpg'); % 替换为你要预测的新图片
input = im2double(single(new_data));
output = classify(net, input); % 获取预测结果

% 输出预测标签
[~, predicted_label] = max(output);
disp(['Predicted label: ', num2str(predicted_label)]);

请记住替换上述代码中的`your_data.mat`、`imds_path`以及`your_new_image.jpg`为实际的数据路径和新图片路径。此外，这个例子是一个基础框架，实际应用可能需要根据任务调整网络结构、优化器参数等。