matlab 设计好的权值和阈值带入神经网络

在 MATLAB 中，可以通过以下步骤将预先设计好的权重和阈值带入神经网络：

1. 首先，定义一个新的神经网络对象。假设我们已经设计好了一个三层前馈神经网络，其中输入层有 3 个神经元，隐层有 4 个神经元，输出层有 2 个神经元：

net = feedforwardnet([4 2]);

2. 然后，将预先设计好的权重和阈值带入神经网络。假设我们已经将权重和阈值存储在名为 "weights.mat" 的文件中：

load('weights.mat');
net.IW{1} = weights.IW{1};
net.LW{2,1} = weights.LW{2,1};
net.b{1} = weights.b{1};
net.b{2} = weights.b{2};

其中，"IW" 和 "LW" 分别代表输入层和隐层之间的权重矩阵；"b" 代表每层神经元的阈值向量。这里我们假设 "weights.mat" 文件中存储了一个包含这些权重和阈值的结构体 "weights"。

3. 最后，使用 "sim" 函数对新的神经网络进行测试，查看其是否按照预期运行：

x = [1 2 3];
y = sim(net, x);

其中，"x" 是一个输入向量，"y" 是神经网络的输出向量。

相关问题

MATLAB神经网络权值

MATLAB神经网络的权值可以通过修改网络的结构体对象来实现。首先，你可以将SeriesNetwork格式的网络保存为struct格式，使用net.saveobj()函数。然后，你可以修改struct对象中的权值，例如通过修改Layers属性中的RecurrentWeights属性。最后，你可以使用net.loadobj()函数将修改后的struct对象加载为SeriesNetwork格式的网络。

在你加载修改后的网络后，你可以使用classify()函数对测试数据进行分类，得到预测结果。通过比较预测结果和真实标签，可以计算准确度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MATLAB手动修改神经网络权值的方法](https://blog.csdn.net/jiang1960034308/article/details/118374706)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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matlab中调取BP神经网络的权值

在MATLAB中，可以使用`patternnet`函数来创建和训练BP神经网络，并且可以通过`getwb`函数来获取网络的权值。

下面是一个简单的示例代码，展示如何调取BP神经网络的权值：

% 创建并训练BP神经网络
net = patternnet([10 10]); % 创建具有两个隐藏层的BP神经网络
net = train(net, inputs, targets); % 使用输入和目标训练网络

% 获取权值
weights = getwb(net); % 获取网络的权值

% 打印权值
disp(weights);

在上面的代码中，`patternnet`函数用于创建BP神经网络，`train`函数用于训练网络。然后，使用`getwb`函数来获取网络的权值，并将其存储在`weights`变量中。最后，使用`disp`函数打印权值。

请注意，`inputs`和`targets`是用于训练BP神经网络的输入和目标数据。你需要根据自己的数据进行相应的修改。

希望这个示例能够帮助到你！如果有任何其他问题，请随时提问。