matlab app 神经网络拟合训练后如何导入数据得到所求值

在MATLAB中，神经网络模型通常使用Neural Network Toolbox创建并训练。如果你已经完成了一个神经网络的训练，并想要使用它来进行预测或评估新数据，你可以按照以下步骤操作：

1. **保存模型**：
训练完成后，使用`save`函数将模型及其参数保存到.m或.mat文件中。例如：

   save('myModel.mat', 'net'); % 'net'是你的网络模型变量名

2. **加载模型**：
要在另一个MATLAB会话中加载模型，使用`load`函数：

   load('myModel.mat');
   net = net; % 如果变量名为'myModel'

3. **准备输入数据**：
创建一个新的矩阵，其中每一行代表一个样本，列对应于输入特征。如果需要对数据进行预处理（如归一化），请在此处进行。

4. **预测或评估**：
使用`net`对象的`sim`或`predict`函数对数据进行预测。例如，如果你的数据在变量`X_test`中，可以这样做：

   y_pred = sim(net, X_test);

或者，如果是分类问题，可能是：

   [y_pred, ~] = predict(net, X_test);

5. **获取预测结果**：
`y_pred`就是神经网络对输入数据的预测结果。如果你想要得到每个神经元的输出或者特定层的输出，可以查阅网络结构并访问相应的属性。