matlab神经网络工具箱拟合值怎么导出

Matlab神经网络工具箱中的拟合值通常是在训练神经网络模型过程中得到的结果，如权重、偏置或预测输出等。要导出这些数据，您可以按照以下步骤操作：

1. **保存模型**：首先，确保您的模型已经训练完成并保存。可以使用`save`函数将整个`net`结构体（包含网络参数和训练状态）保存到.m文件或.mat文件中，例如：

   save('neuralNetModel.mat', 'net');

2. **获取数据**：如果需要特定层的权重或激活，可以从`net.layers`中访问对应层的信息。例如，要获取最后一层的权重，可以这样做：

   weights = net.layers(end).weights;

3. **导出数据**：然后，可以使用`csvwrite`函数将数据导出为CSV文件，或者是`textscan`函数将其写入文本文件，具体取决于需求格式：

   csvwrite('weights.csv', weights);

或者

   fid = fopen('weights.txt', 'w');
   fprintf(fid, 'Weight Data:\n');
   fprintf(fid, '%f\n', weights(:));
   fclose(fid);

4. **验证和读取**：对于导出的数据，可以在其他时间通过`load`函数加载回Matlab，如：

   loadedWeights = load('neuralNetModel.mat', 'net');
   loadedWeights.net.layers(end).weights

记得在操作前检查当前目录下的文件权限以及是否允许写入。