在VC中利用COM组件调用MATLAB神经网络工具箱整理.pdf

在VC++环境中利用COM组件调用MATLAB神经网络工具箱是一项技术性的工作，涉及到MATLAB的编译器配置、组件的创建与编译以及在VC++中的调用等多个环节。以下将详细介绍这些步骤： 确保你安装的是MATLAB 7.5（R2007b）和VC++6.0。MATLAB 7.5已经集成了DotnetBuilder，这使得能够生成.NET组件。在使用之前，需要配置MATLAB的C/C++编译器。在MATLAB命令行中输入`mbuild -setup`，按照向导完成编译器的配置。 接下来，启动MATLAB的`deploytool`。这是MATLAB代码部署的图形化工具。在命令行中输入`deploytool`，打开工具后，选择“File”->“New Project”，在新建项目对话框中选择“MATLAB Builder for .NET”并设定目标为“Generic COM Component”。然后，添加你的MATLAB函数，例如`compute.m`，以及所需的神经网络模型文件（如`neuralnet.mat`）到项目中。 `compute.m`是一个示例函数，它加载神经网络模型并处理输入数据。函数内部，使用`networkload`加载模型，然后对输入数据进行归一化和反归一化操作，最后使用`sim`函数模拟神经网络的输出。注意，`sim`函数依赖于Simulink，因此在M文件顶部添加`#function network`注释，以便编译器识别。 在`deploytool`中，将`compute.m`和`neuralnet.mat`添加到组件类，然后编译项目。编译完成后，你会得到一个可以供VC++调用的COM组件。 在VC++环境中，你需要创建一个新的控制台工程，比如`mynetvc`。然后，利用VC++的OLE/COM Object Viewer查看组件的类型信息。选择新建的MATLAB组件，例如`MyNNclass`，查看其接口并保存为`.h`和`.c`文件。将这些文件添加到`mynetvc`工程中，同时添加`mwcomtypes.h`头文件。 为了正确编译VC++工程，需要在项目的包含目录设置中添加MATLAB的头文件路径，如`<Matlab root>\extern\include`和`<Matlab root>\extern\include\win32`，并在库文件路径中添加MATLAB生成的库文件路径。 至此，你已经在VC++环境中成功设置了调用MATLAB神经网络组件的基本框架。在实际代码中，你可以通过创建`MyNNclass`对象，调用其方法来执行神经网络的预测。例如，你可以创建一个`MyNNclass`对象，然后调用`compute`方法，传递测试数据，获取神经网络的输出结果。 这个过程涉及MATLAB的编译器配置、组件创建、代码编写、编译及在VC++中的调用。确保每个步骤都正确执行，才能成功地在VC++程序中利用MATLAB的神经网络功能。在实际应用中，你可能还需要处理错误检查、异常处理和性能优化等问题，以确保程序的稳定性和效率。