基于simulink

### 基于Simulink的建模和仿真方法

在MATLAB环境中，Simulink提供了一个图形化界面用于动态系统的建模、仿真以及分析。对于已经训练完成的神经网络模型，可以将其集成至Simulink环境内以便进一步利用其强大的实时处理能力。

#### 创建新的Simulink模型文件
启动MATLAB之后，在命令窗口输入`simulink`指令打开Simulink库浏览器；通过菜单栏中的新建选项创建一个新的空白项目文档[^1]。

#### 导入已有的神经网络结构
假设存在两个变量作为输入特征向量与单个输出目标值之间的映射关系，则可以通过MATLAB工作区加载预先保存下来的`.mat`格式的数据集，并调用Neural Network Toolbox工具箱下的函数来读取并初始化对应的网络对象实例。

% 加载数据集
load('trained_network.mat'); % 此处应替换为实际路径名
net = trained_network;       % 将预训练好的网络赋给net变量

#### 构建Simulink模块图
从Simulink Library Browser中拖拽必要的组件放置到编辑器画布上构建起完整的信号流拓扑结构：

- **Matrix Sum Block**: 实现矩阵求和运算操作；
- **Neural Network Simulink Block (NN)**: 这里指代的是由先前定义过的`net`所代表的具体算法逻辑实体；
- **Scope Viewer**: 可视化观测最终计算所得的结果曲线变化趋势。

连接上述各个功能单元形成闭合回路后即可得到一个简易版的人工智能预测框架示意图。

#### 设置参数配置项
双击选中特定节点进入属性设置对话框调整内部各项系数直至满足预期性能指标为止。特别是针对NN block部分需指定关联的工作空间内的网络句柄名称确保二者之间能够正确交互通讯。

#### 执行仿真实验过程
点击运行按钮触发整个流程运转起来观察波形显示区域的变化情况验证方案可行性的同时记录下关键时间节点上的数值供后续评估优化参考之用。