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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;

zhibi

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;

zhibi

本文标签： 独立手机MATLABAppDesigner

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