matlab调用训练好的神经网络

在Matlab中，可以使用以下步骤来调用训练好的神经网络：

1. 加载已经保存的神经网络模型。可以使用以下命令加载模型：

   load('trained_network.mat');

这里假设已经将神经网络模型保存为mat文件，并将文件名设置为“trained_network”。

2. 准备输入数据。要预测神经网络的输出，需要提供输入数据。这些输入数据必须与训练数据的格式相同。例如，如果训练数据是一个大小为100x10的矩阵，则输入数据也必须是一个大小为100x10的矩阵。

3. 使用神经网络进行预测。可以使用以下命令对输入数据进行预测：

   predicted_output = trained_network(input_data);

这里假设神经网络模型的名称是“trained_network”，输入数据的名称是“input_data”，预测的输出数据的名称是“predicted_output”。

4. 查看预测结果。可以使用以下命令查看预测结果：

   disp(predicted_output);

这将显示预测的输出数据。

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如何调用训练好的神经网络.m文件

要在MATLAB中调用已经训练好的神经网络，可以使用以下步骤：

1. 加载神经网络模型文件

使用MATLAB命令load加载已经训练好的神经网络模型文件，例如：load('net.mat')。其中，'net.mat'是你保存的神经网络模型文件名。

2. 准备输入数据

在调用神经网络之前，需要准备输入数据。输入数据的形式要与训练神经网络时所使用的数据相同，例如输入数据的维度和类型应该与训练数据相同。

3. 使用神经网络进行预测

调用已经加载的神经网络进行预测，使用MATLAB命令sim，例如：output = sim(net, input)。其中，net是已经加载的神经网络模型，input是准备好的输入数据，output是神经网络的输出结果。

4. 处理输出结果

神经网络的输出结果可能需要进行后续处理，例如转换为文字或图像等。具体处理方式取决于应用场景和需求。

以上就是在MATLAB中调用已经训练好的神经网络的基本步骤。