帮我生成一段CNN提取边坡参数特征输入到BP神经网络中求解边坡可靠度的MATLAB代码

在MATLAB中，我们可以结合卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和前馈多层感知器（Back Propagation Neural Network，BPNN）来处理边坡参数特征。下面是一个简单的示例代码，展示如何实现这个过程：

% 加载必要的库
clear all;
close all;
clc;

% 假设已有一个预处理好的边坡参数数据集
data = load('slope_parameters.mat'); % 替换为你实际的数据文件名

% 数据分割（训练集和测试集）
X_train = data.X_train; % 输入特征
y_train = data.y_train; % 目标变量（边坡可靠度）
X_test = data.X_test;
y_test = data.y_test;

% CNN部分
layers_cnn = [
    imageInputLayer([size(X_train,2) size(X_train,3) 1]) % 假设输入是灰度图像
    convolution2dLayer(3,64,'Padding','same') % 卷积层
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,128,'Padding','same')
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(512) % 全连接层
    reluLayer
    dropoutLayer(0.5) % 防止过拟合
    fullyConnectedLayer(1) % 输出层
    regressionLayer % 因为我们是在做回归任务
];

options = trainingOptions('adam', ...
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'Plots', 'training-progress');

net_cnn = trainNetwork(X_train, y_train, layers_cnn, options);

% 将CNN特征展平
features = activations(net_cnn, X_test, 'fc7', 'OutputAs', 'rows');

% BPNN部分
layers_bpnn = [
    inputLayer(size(features,2))
    fullyConnectedLayer(128)
    reluLayer
    dropoutLayer(0.5)
    fullyConnectedLayer(64)
    reluLayer
    outputLayer('linear') % 回归输出层
];

options_bpnn = trainingOptions('trainlm', ... % 使用Levenberg-Marquardt优化算法
    'MaxIter', 500, ...
    'ValidationData',{X_test, y_test});

net_bpnn = trainNetwork(features, y_test, layers_bpnn, options_bpnn);

% 测试
predicted_labels = net_bpnn.predict(features);

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要对数据预处理、网络结构、超参数等进行调整。另外，确保你已经安装了所需的深度学习工具箱，如Deep Learning Toolbox。