编写预测函数NN_prediction_publish.m，调用生成的networks.mat，使其能够预测inputData数据

好的，你可以使用以下代码编写预测函数：

function predictions = NN_prediction_publish(inputData)
load('networks.mat', 'net'); % 加载训练好的神经网络

% 对输入数据进行预处理，使其符合神经网络的输入格式
processedData = preprocessData(inputData);

% 进行预测
predictions = net(processedData);

% 对预测结果进行后处理，得到最终的输出
predictions = postprocessData(predictions);
end

function processedData = preprocessData(inputData)
% 进行输入数据的预处理，使其符合神经网络的输入格式
% 例如，对于图像数据，可能需要进行归一化、缩放等操作

% TODO: 根据具体的输入数据类型进行相应的预处理操作
processedData = inputData;
end

function outputData = postprocessData(predictions)
% 进行预测结果的后处理，得到最终的输出
% 例如，对于分类任务，可能需要将预测得到的类别转换成具体的名称或标签

% TODO: 根据具体的任务类型进行相应的后处理操作
outputData = predictions;
end

其中，`preprocessData` 和 `postprocessData` 函数需要根据具体的输入数据类型和任务类型进行相应的处理。例如，对于图像数据，在 `preprocessData` 函数中可能需要进行归一化、缩放等操作，在 `postprocessData` 函数中可能需要将预测得到的类别转换成具体的名称或标签。