gensim生成的simulink模块怎么使用啊！输入怎么定义？实际仿真可以用吗

Question

需要用BP神经网络训练完的模型放到完整模型中，怎么解决输入问题，需要怎么定义输入的类型，是否需要归一化？

Answer 1

该回答引用ChatGPT
根据您的问题描述，我了解到您将gensim生成的BP神经网络模型集成到Simulink模型中，并需要解决输入问题，包括输入类型定义、归一化等。

首先，关于输入类型定义，根据您提供的问题截图，您需要定义一个大小为1x43的向量作为神经网络模型的输入。在Simulink模型中，您可以使用“From Workspace”模块来定义输入向量。具体操作为：在模型中添加“From Workspace”模块，设置如下参数：

Variable name: 定义输入向量名称（例如：input）

Data type: double

Sample time: 0

Dimensions: [1 43]

一旦您完成了输入向量的定义并将其传递给神经网络模块，您可以使用Simulink中的不同方法来生成输入信号。例如使用“Sine Wave”（正弦波）或“Random Number”（随机数）等信号生成器。

其次，关于归一化问题，根据您的描述，您需要归一化输入向量。 在gensim中，归一化可以通过使用“normalize”函数来实现。建议在训练BP神经网络模型时进行归一化，如果您在生成模型时已经归一化，那么您可以使用同样的方法在Simulink模型中对输入向量进行归一化。具体操作为：在模型中添加“Normalize”模块，将其输入连接到“From Workspace”模块的输出，并设置相应的参数。

接下来，您需要将BP神经网络模型集成到完整的Simulink模型中。请按如下步骤在模型中添加BP神经网络模块：

1. 将“Neural Network”模块从Simulink库中拖到适当的位置（例如：输入信号后）

2. 双击“Neural Network”模块以打开其参数设置

3. 将“Network type”设置为“Custom”并导入gensim生成的BP神经网络模型权重（例如：xxx.h5文件）

4. 将“Inputs”设置为1，将“Outputs”设置为1，并设置相应的大小

5. 在“Ports & Signal”选项卡中，将输入端口连接到“From Workspace”模块的输出，将输出端口连接到适当的分析/可视化模块

最后，您可以执行Simulink模型，对BP神经网络进行仿真，并对其效果进行分析。以下是一个示例模型，您可以参考其中的设置方法：

% 读入BP神经网络模型权重
load('model_weights.mat');

% 创建向量输入信号
input_signal = rand(1, 43) * 2 - 1;

% 归一化输入信号
input_signal = normalize(input_signal);

% 定义输入向量
in = Simulink.Parameter;
in.Value = input_signal;
in.DataType = 'double';
in.SampleTime = 0;

% 在模型中定义输入信号
in_port = find_system(mdl, 'BlockType', 'Inport');
set_param(in_port{1}, 'PortDimensions', '[1 43]');
set_param(in_port{1}, 'CompiledPortDimensions', '[1 43]');

% 在模型中定义BP神经网络模块
nn = find_system(mdl, 'Name', 'Neural Network');
set_param(nn{1}, 'net', net);
set_param(nn{1}, 'NetType', 'c', 'OutputSizes', '1');