gensim生成的神经网络预测的simulink模型，怎么自定义输入

对于gensim生成的神经网络预测的simulink模型，自定义输入可以通过以下步骤实现：

1. 打开Simulink模型并找到神经网络预测模块。
2. 右键单击模块并选择“打开Mask”。
3. 在弹出窗口中，选择“输入”选项卡。
4. 点击“添加输入”按钮，并为输入变量命名。
5. 配置输入变量的数据类型和大小。
6. 单击“确定”以保存更改并关闭“Mask Editor”窗口。

现在，您可以在模型中使用自定义输入变量进行仿真。请注意，您还需要更新模型的其他部分，以确保正确处理和使用新输入。

相关问题

如何使用gensim生成的神经网络的模型

gensim生成的神经网络模型是Word2Vec模型的一种，可以用于词向量的训练。以下是一些使用gensim生成的神经网络模型的示例代码：

1. 加载模型

from gensim.models import Word2Vec

# 加载Word2Vec模型
model = Word2Vec.load('path/to/model')

2. 获取词向量

# 获取单个词的词向量
vector = model.wv['word']

# 获取多个词的词向量
vectors = [model.wv[word] for word in ['word1', 'word2', 'word3']]

3. 计算词之间的相似度

similarity = model.wv.similarity('word1', 'word2')

4. 寻找与某个词最相似的词

most_similar = model.wv.most_similar('word', topn=10)

这些是gensim生成的神经网络模型的一些常见用法示例。具体的使用方法可以参考gensim的官方文档。需要注意的是，gensim生成的神经网络模型只能用于词向量的训练，不能用于其他任务的训练或预测。如果需要使用神经网络进行其他任务的训练或预测，可以考虑使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。

我在matlab中训练了一个神经网络预测模型，现在已经用gensim函数，那这个神经网络预测模型转换成simulink模型，这个Simulink中的神经网络预测模型是6输入1输出的，我该怎么把六个输入参数分开输入到伸进刚落预测模型中呢？

您可以使用Simulink中的"From Workspace"模块，将六个输入参数按照时间序列输入到模型中。具体操作如下：

1. 在Simulink模型中添加"From Workspace"模块。

2. 在"From Workspace"模块的参数设置中，选择"Array"作为数据来源，然后输入六个参数的时间序列数据，每个参数对应一个列向量。

3. 在"From Workspace"模块的参数设置中，设置"Sample time"为模型的采样周期。

4. 将"From Workspace"模块输出的六个信号连接到神经网络预测模型的六个输入端口。

5. 运行Simulink模型。

这样，您就可以将六个输入参数分别输入到神经网络预测模型中进行预测。希望对您有所帮助。