精通VC与MATLAB联合编程——综合举例二
作者：邓科
本文使用的工具：VC6.0+MATLAB6.5
在本章中实现的是在VC中调用MATLAB神经网络工具箱，文章中用到的程序是一篇硕士论文的一部分，因此没有提供源程序，目的是通过这个例子介绍如何在VC中调用利用com组件，实现VC和MATLAB数据的交换。
首先在MATLAB中完成两个神经网络函数，一个用来检验，一个用来预测。1、检验函数：
function [w1,b1,w2,b2,ET,a2]=SJHSJY(P,T,me,eg,lr,P2,T2,S1)
[Pn,meanp,stdp,Tn,meant,stdt]=prestd(P,T); %预处理
[w1,b1,w2,b2]=initff(Pn,S1,''tansig'',Tn,''purelin''); %数据初始化
df=10;
tp=[df me eg lr];
[w1,b1,w2,b2,tp,tr]=trainbpx(w1,b1,''tansig''); %样本训练
P2n=trastd(P2,meanp,stdp);
......后处理 %必须为非负
该函数的功能为BP神经网络检验误差，P,T,me,eg,lr,P2,T2,S1 为输入参数；w1,b1,w2,b2,ET,a2 为输出参数。2、预测函数：
function [a2]=SJHSYC(P,T,P2,me,eg,lr,S1)
[Pn,meanp,stdp,Tn,meant,stdt]=prestd(P,T);
[w1,b1,w2,b2]=initff(Pn,S1,''tansig'',Tn,''purelin'');
........
参数输出
P,T,me,eg,lr,P2,T2,S1为输入参数
a2为输出参数，即为所要的结果
3、在MATLAB中将该两个函数做成COM组件，具体方法可以参考浅析VC与MATLAB联合编程。
4、新建基于对话框的VC工程，在VC中引入COM组件，具体方法可以参考浅析VC与MATLAB联合编程,完成后可以在CLASSView中看到多了两个新类ISJHSJY和ISJHSYC，如图1所示，它们分别实现函数SJHSJY.m和SJHSYC.m的功能。
图1
仔细查看类ISJHSJY的参数，如图2所示
图2
在类ISJHSJY中 有调用函数格式说明：
ISJHSJY __RPC_FAR * This,
/* [in] */ long nargout,
/* [out][in] */ VARIANT __RPC_FAR *w1,
/* [out][in] */ VARIANT __RPC_FAR *b1,
/* [out][in] */ VARIANT __RPC_FAR *w2,
/* [out][in] */ VARIANT __RPC_FAR *b2,
/* [out][in] */ VARIANT __RPC_FAR *ET,
/* [out][in] */ VARIANT __RPC_FAR *a2,
/* [in] */ VARIANT P,
/* [in] */ VARIANT T,
/* [in] */ VARIANT me,
/* [in] */ VARIANT eg,
/* [in] */ VARIANT lr,
/* [in] */ VARIANT P2,
/* [in] */ VARIANT T2,
/* [in] */ VARIANT S1);
其中nargout 为输出参数的个数;
w1,b1,w2,b2,ET,a2为 Variant型输出参数;
P,T,me,eg,lr,P2,T2,S1为Variant型输入参数;
可以看出通过Variant型数据，可以很方便的在VC和MATLAB之间建立起数据交换,关于Variant数据类型可以查看MSDN帮助文档或VC类库手册。
5、关键代码：
SAFEARRAYBOUND rgsabound1[2];
rgsabound1[0].lLbound=0;
rgsabound1[1].lLbound=0;
rgsabound1[0].cElements=4;
rgsabound1[1].cElements=6;
VariantInit(&TTT);
TTT.vt=VT_R8|VT_ARRAY;
TTT.parray=SafeArrayCreate(VT_R8,2,rgsabound1);
TTT.parray-pvData=HH2;
以上代码用来在VC中将输入参数转换为Variant型,建立Variant型4×6二维数组，其中HH2为double型一维数组，TT为函数中的一个输入参数，为Variant型；程序中，输入参数和输出参数基本都为二维数组。
6、调用代码：
if(FAILED(CoInitialize(NULL)))//COM初始化
{MessageBox("Error");
}
ISJHSJY *pclass=NULL;
HRESULT hr=CoCreateInstance(CLSID_SJHSJY,NULL, CLSCTX_ALL, IID_ISJHSJY, (void **)&pclass);
if(SUCCEEDED(hr))
{
long int u=6;
HRESULT hr1=pclass-sjhsjy(u,&w1,&b1,&w2,&b2,&et,&a2,PP,TTT,me,eg,lr,P2,T2,S1);//函数调用
if(!SUCCEEDED(hr1)){MessageBox("请输入正确数据");return;}//函数调用失败
if(SUCCEEDED(hr1))
{
memcpy(W1,w1.parray-pvData,420*sizeof(double));//将Variant型结果数据转换成double型
memcpy(W2,w2.parray-pvData,240*sizeof(double));
memcpy(B1,b1.parray-pvData,60*sizeof(double));
memcpy(B2,b2.parray-pvData,4*sizeof(double));
memcpy(ET,et.parray-pvData,4*sizeof(double));
memcpy(A2,a2.parray-pvData,4*sizeof(double));
m_edit7.Format("%f \r\n %f \r\n %f\r\n %f\r\n ",ET[0],ET[1],ET[2],ET[3]);
}
}
else {MessageBox("COM组件调用失败!","提示",MB_ICONHAND);exit(0);}//COM组件调用失败
pclass-Release();
CoUninitialize();//结束COM
7、程序运行结果：
图3
图4
图5
图6
图7
图8
本程序界面采用VC编写，算法调用的是MATLAB神经网络工具箱，通过打包，能在没有安装MATLAB的机器上安装运行，安装文件仅3M，虽MATLAB也有神经网络GUI，但是不能脱离MATLAB环境，通过在VC中调用MATLAB，即能够充分利用VC建立友好的界面，又可以利用MATLAB避免编写复杂的算法，大大提高编程效率。本人的QQ:44760299。目前也还在学习中欢迎大家一起讨论。