matlab newff训练完保存网络

在MATLAB中，可以使用以下代码保存已经训练好的神经网络：

% 假设已经训练好了一个名为net的神经网络
save net.mat net

此代码将保存神经网络到名为“net.mat”的MATLAB数据文件中。你可以在以后的代码中加载这个文件来重新使用神经网络。

load net.mat

此代码将加载名为“net.mat”的文件，并将神经网络存储在MATLAB的工作区中。

相关问题

MATLAB newff训练完保存并运行网络

一旦使用MATLAB的newff函数训练完神经网络，可以使用以下步骤保存并运行网络：

1. 使用MATLAB的save函数将训练好的神经网络保存到一个.mat文件中。例如，如果网络对象名为net，则使用以下命令保存网络：

save('trained_net.mat','net')

2. 使用MATLAB的load函数加载保存的.mat文件并恢复网络对象。例如，使用以下命令加载保存的网络：

load('trained_net.mat')

3. 可以使用MATLAB的sim函数来使用恢复的网络对象进行预测。例如，如果要使用恢复的网络对象net对输入数据x进行预测，则使用以下命令：

y = sim(net,x)

其中，y是网络的输出。

4. 如果要在MATLAB中可视化网络的结构和权重，可以使用MATLAB的view函数。例如，使用以下命令查看网络的结构和权重：

view(net)

Simulink如何部署使用newff训练的神经网络

Simulink是MATLAB中的一个工具箱，用于创建、模拟和部署各种系统模型，包括控制系统和信号处理应用。如果你已经使用Neural Network Toolbox中的`newff`函数训练了一个神经网络模型，你可以按照以下步骤将其部署到Simulink环境中：

1. **训练神经网络**：首先，通过`newff`或其他适合的函数训练你的前馈神经网络。这将生成一个神经网络结构，并保存网络的权重和偏置。

net = newff(inputSize, outputSize, 'tansig', 'purelin');
% ... 进行训练 ...

2. **导出网络结构**：为了能在Simulink中使用，你需要将神经网络转换成一种可以导入的形式，如`.mln`文件。使用`save`命令保存网络：

save('neuralNet.mln', 'net');

3. **打开Simulink**：启动Simulink，然后选择“Simulink”>“Simscape Multibody”>“Blocks”，找到“Neural Networks”选项卡。

4. **添加神经网络块**：从“Neural Networks”面板中，搜索并拖拽“Fixed-Structure Neural Network”或与其功能相似的模块到你的模型中。

5. **配置神经网络块**：双击新添加的模块，会弹出“Network Parameters”窗口，在这里加载你之前保存的`.mln`文件：
- 点击“Load Model from File”，选择第一步中保存的`neuralNet.mln`文件。
- 设置网络输入和输出端口的大小匹配。

6. **连接至Simulink模型其他部分**：将神经网络与其他模块相连，比如信号源、数据预处理单元等，形成完整的控制或信号处理流程。

7. **仿真验证**：在Simulink环境中，你可以运行模型，观察神经网络的行为是否符合预期。