matlab使用App designer生成可独立运行的app(预测模型为BP神经网络模型)
语言:matlab(2019b)
需求:建立标准模型+生成独立运行的app
我用的是神经网络模型,不管是用Neural Net Fitting还是自己编写的语言建模型都可以
步骤1:确定模型
第一种在Neural Net Fitting中生成标准模型
点击MATLAB Function生成一个mat文件,里面有神经网络模型的确定好的参数以及计算过程,可以用来sim(预测新数据),保存好,在接下来的APP designer中粘贴就可使用
第二种是自己编写语言,在确定模型的性能满足要求后,会生成一个net文件,在命令行中输入genFunction(net),点击edit neural_function,会生成一个mat文件,和第一种一样,里面有神经网络模型的确定好的参数以及计算过程,可以用来sim(预测新数据),保存好,在接下来的APP designer中粘贴就可使用。
步骤2:生成APP
点击APP——设计APP,就会来到APP designer页面,APP页面的设计根据自己的需求不同而不同,
我的APP界面如下所示
即通过输入指标1和指标2的信息,点击预测,就可以得到指标3,所以就需要给预测这个按钮添加回调函数
回调函数的代码如下:
zhibiao1 = app.zhibiao1.Value;zhibiao2 = app.zhibiao2.Value;x1 = [zhibiao1;zhibiao2];
%%%%%%%%%%下面就是复制之前保存的mat文件% Map Minimum and Maximum Input Processing Functionfunction y = mapminmax_apply(app,x,settings)y = bsxfun(@minus,x,settings.xoffset);y = bsxfun(@times,y,settings.gain);y = bsxfun(@plus,y,settings.ymin);endfunction a = tansig_apply(app,n,~)a = 2 ./ (1 + exp(-2*n)) - 1;end% Map Minimum and Maximum Output Reverse-Processing Functionfunction x = mapminmax_reverse(app,y,settings)x = bsxfun(@minus,y,settings.ymin);x = bsxfun(@rdivide,x,settings.gain);x = bsxfun(@plus,x,settings.xoffset);end% Input 1x1_step1.xoffset = [0;0];x1_step1.gain = [0.08;18];x1_step1.ymin = -1;% Layer 1b1 = [4.8697254287099784875;-2.4882560824952739686;-0.36923234375395630469;-1.6479640937456923044;0.076033540942494731718;1.7768178470712105987;-2.1749711342434334682;-1.2800683739258014171;-8.1453336571734453742];IW1_1 = [-2.9658698356906483262 1.4152827550382862665;1.1778160715591086127 2.9835128429731812005;4.5396727325931678365 -1.4436246781382722215;5.798451185034708466 -3.9341452607258244889;0.99776959019748212576 -1.9661747213104450172;-3.353972426038168031 -5.6016376738435234017;-0.86845333187114648332 -1.4712339145509327754;0.82382489179520568268 0.68267387824753422709;-7.2570357014649244931 5.0437917571569110819];% Layer 2b2 = 0.29345702936620149393;LW2_1 = [0.21030797287596961209 -0.0082297989762547540948 -0.31226881060498956622 0.053153450790120918001 0.18463368434364510473 0.11205284882480856523 1.1050240221821621134 0.26372241694958975522 -0.075607567410209949865];% Output 1y1_step1.ymin = -1;y1_step1.gain = 0.00859811885827281;y1_step1.xoffset = -2.22067035483374;% ===== SIMULATION ========% DimensionsQ = size(x1,2); % samples% Input 1xp1 = mapminmax_apply(app,x1,x1_step1);% Layer 1a1 = tansig_apply(app,repmat(b1,1,Q) + IW1_1*xp1);% Layer 2a2 = repmat(b2,1,Q) + LW2_1*a1;% Output 1y1 = mapminmax_reverse(app,a2,y1_step1);
%%%%%%%%%%%%%设置返回指标3的值app.shelf_life.Value = y1;
可以再加入一个初始值的设定,点击组件浏览器——回调——StartupFcn
app.zhibiao1.Value = 0;app.zhibiao2.Value = 0;app.zhibiao3.Value = 240
步骤3打包程序
在命令窗口中输入applicationCompiler,这里可以选择软件的图标,保存路径,独立于matlab运行与否等等
添加程序,点击Package
然后等待就可以了
是不是超简单&&&&&&&&hhhhhh
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