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。