matlab调用训练好的神经网络
时间: 2023-07-08 18:11:58 浏览: 64
要在MATLAB中调用训练好的神经网络,可以按照以下步骤进行:
1. 用MATLAB训练神经网络,保存训练好的网络模型到一个MAT文件中。
2. 在MATLAB中使用“load”函数加载保存的神经网络模型文件。
3. 使用“sim”函数对新数据进行预测,其中“sim”函数的输入是待预测数据,输出是预测结果。
例如,假设我们已经在MATLAB中训练好了一个神经网络,并将其保存到名为“my_network.mat”的文件中。我们可以使用以下代码来加载这个模型并对新数据进行预测:
```
load('my_network.mat'); %加载模型文件
prediction = sim(net, new_data); %对新数据进行预测
```
其中,“net”是我们加载的神经网络模型,“new_data”是我们要对其进行预测的新数据。预测结果将存储在“prediction”变量中。
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。
simulink用matlab function函数调用matlab训练好的神经网络模型
可以通过以下步骤在Simulink中调用Matlab训练好的神经网络模型:
1. 在Matlab中训练好神经网络模型,保存为.mat文件。
2. 在Simulink中打开一个新的模型,添加一个Matlab Function Block。
3. 在Matlab Function Block中添加以下代码:
```
load('神经网络模型.mat'); %加载神经网络模型
y = sim(神经网络模型, u); %使用神经网络模型进行预测或分类
```
其中,'神经网络模型.mat'为保存的神经网络模型文件名,y为神经网络预测或分类的输出,u为输入数据。
4. 配置Matlab Function Block的输入输出端口,使其与Simulink模型的输入输出端口匹配。
5. 将输入数据连接到Matlab Function Block的输入端口,将输出数据连接到Simulink模型的其他组件。
6. 运行Simulink模型,即可看到神经网络模型的预测或分类结果。
注意:在Simulink中调用Matlab训练好的神经网络模型时,需要确保Matlab Function Block中的代码能够正确加载和使用神经网络模型,并且输入数据的维度和类型与神经网络模型的输入要求相同。