matlab卷积神经网络回归

在MATLAB中，你可以使用深度学习工具箱来构建卷积神经网络（CNN）进行回归任务。下面是一个基本的CNN回归的示例代码：

% 1. 准备数据
load('data.mat'); % 加载数据集，data.mat包含输入特征X和目标值y

% 2. 构建网络
layers = [
    imageInputLayer([height, width, channels]) % 输入层
    convolution2dLayer(filter_size, num_filters, 'Padding', 'same') % 卷积层
    reluLayer() % ReLU激活函数层
    fullyConnectedLayer(num_neurons) % 全连接层
    regressionLayer() % 回归层
];

% 3. 配置训练选项
options = trainingOptions('adam', ... % 优化器选择
    'MaxEpochs', num_epochs, ... % 迭代次数
    'MiniBatchSize', mini_batch_size); % 批量大小

% 4. 训练网络
net = trainNetwork(X, y, layers, options);

% 5. 使用网络进行预测
y_pred = predict(net, X_test);

% 6. 显示结果
plot(y_test);
hold on;
plot(y_pred);
legend('真实值', '预测值');

需要根据你的具体需求和数据集来调整代码中的参数和网络结构。这是一个简单的示例，你可以根据自己的需求对网络进行更复杂的设计和训练。请确保你已经安装了深度学习工具箱和相关的依赖库。