给我一个AI识别颌面畸形的matlab代码

在 Matlab 中进行人脸识别颅面畸形，您需要先进行图像预处理，然后使用 Matlab 的深度学习工具箱对颅面进行识别。

首先，您需要获取颅面图像数据集，并将其进行预处理。接下来，您可以使用 Matlab 的深度学习工具箱，如 Neural network toolbox，来构建和训练深度学习模型。在训练好的模型上进行预测。

以下是一个简单的示例代码，用于演示如何使用 Matlab 的深度学习工具箱对颅面进行识别：

% 加载数据集
load face_data.mat

% 创建网络模型
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(3,8,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'MaxEpochs',4, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',imdsValidation, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练网络
net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);

% 进行预测
predictedLabels = classify(net,imdsTest);

请注意，这只是一个示例代码，您需要根据自己的数据集和任务需求来调整网络结构和训练参数。