在VC中利用COM组件调用MATLAB神经网络工具箱

在VC中利用COM组件调用MATLAB神经网络工具箱我使用的软件版本为Matlab 7.5和VC++6.0，而在Matlab7.5中DotnetBuilder已经被集成到一、Deploytool基础知识1．配置Matlab C/C++编译器如果在使用Matlab deploytool之间还没有配置Matlab C/C++编译器的话，需要先运行：>> mbuild -setup然后再配置Matlab C/C++编译器。

2．使用Matlab deploytool在Matlab命令行里通过deploytool启动Matlab deploytool界面，如图1所示。

图1 Matlab deploytool图形用户界面采用Matlab Deploytool的第一个步骤就是创建一个新的工程，在Matlab Deploytool中选择File| New Project菜单项，然后在弹出的New Deploytool Project对话框中选中Matlab builder for .NET，再选中Generic COM Component，然后填入相应选项。

图2 建立一个新的COM组件由于Matlab编译器的限制，只能编译已训练好的神经网络函数，因此将已编译好的神经网络以.mat格式保存。

并在主函数中用load函数进行调用。

首先建立一个Matlab函数，如：function T_test = compute( P_test )%COMPUTE Summary of this function goes here% Detailed explanation goes here%#function networkload neuralnet.mat;P_max = [136.7848,92.0835];P_min = [11.7795,16.6484];P_test(1) = (P_test(1)-P_min(1))/(P_max(1)-P_min(1));P_test(2) = (P_test(2)-P_min(2))/(P_max(2)-P_min(2));T_test = sim(net,P_test);T_max = [9,5];T_min = [1,0.5];T_test(1) = T_test(1)*(T_max(1)-T_min(1))+T_min(1);T_test(2) = T_test(2)*(T_max(2)-T_min(2))+T_min(2);然后将其保存为compute.m文件，再选择Project| Add File菜单项或者直接单击工具栏上的Add File 工具按钮，将compute.m及neuralnet.mat一起添加到新建的组件类中，并选择Tools中的Buid或直接单击工具栏上的Build进行编译，如图3所示。

图3 添加compute.m及neuralnet.mat到组件注意：神经网络工具箱中的sim函数由Simulink中载入，因此该函数无法被编译。

为了保证Matlab 编译器识别sim函数，在M文件中加入%#function network。

二、在VC++中调用Deploytool中生成的组件1．建立一个VC++6.0的控制台工程mynetvc。

2．在VC++6.0中选择T ools| OLE/COM Object Viewer菜单项，出现如图4所示的对话框。

3．选中新建的Matlab COM Builder Components组件MyNNclass，然后右击，在弹出的右键快捷菜单中View Type Information菜单项，出现图5所示的对话框。

4．在ITypeLib Viewer对话框中选择File| Save as菜单项，然后选择*.h文件和*.c文件，分别保存为myNN_1_0 .h和myNN_1_0.c文件，如图6所示。

5．在VC中Project| Add To Project| Files菜单项，将myNN_1_0 .h和myNN_1_0.c文件添加到工程中。

同时，将src目录下生成的mwcomtypes.h 文件添加到工程中。

6．选择T ools| Options| Directories菜单项，设置VC++使用Matlab Deploytool生成的COM 组件需要的头文件路径，在include files中加入：<Matlab root>\extern\include\<Matlab root>\extern\include\win32在Lib files中加入：<Matlab root>\extern\lib\win32\microsoft7．设置工程MyNNvc：选择Project| Settings| C++| Precompiled Headers菜单项，在弹出的Project Setting对话框的C/C++选项卡中选中Automatic Use of precompiled headers单选项，并将header设为stdafx.h。

在Code Generation中选择Debug Multithreaded DLL。

图4 OLE/COM Object Viewer对话框图5 ITypeLib Viewer对话框图6 ITypeLib Viewer中保存程序对话框8．在主函数中添加代码调用COM组件。

完成后的main.cpp源代码如下所示。

#include "stdafx.h"#include <afxdisp.h>#include "windows.h"#include "iostream.h"#include "mwcomutil.h"#import "C:\Program Files\MATLAB\R2007b\bin\win32\mwcomutil.dll" raw_interfaces_only #include "myNN_1_0.h"#include "COMDEF.H"main(){//初始化COM库，并根据返回值来判断COM库的初始化是否成功if ((FAILED(CoInitialize(NULL)))){printf("CoInitialize failed.\n");exit(1);}//创建一个COM对象的实例HRESULT hr;ImyNNclass * pTest = NULL;hr=CoCreateInstance(CLSID_myNNclass,NULL,CLSCTX_ALL,IID_ImyNNclass,(void**)&pTest);if(FAILED(hr)){return 0;}//使用创建的COM对象SAFEARRAY FAR * pa;SAFEARRAYBOUND rgsabound[2];rgsabound[0].lLbound = 0;rgsabound[1].lLbound = 0;rgsabound[0].cElements = 2;rgsabound[1].cElements = 1;pa = SafeArrayCreate(VT_R8,2,rgsabound);double M, D;double * input, * output;hr=SafeArrayAccessData(pa,(void**)&input);if(FAILED(hr)){return 0;}cin >> M >> D;input[0] = M;input[1] = D;SafeArrayUnaccessData(pa);input=NULL;VARIANT ninput, nout;ninput.vt = VT_R8|VT_ARRAY;ninput.parray = pa;pTest->compute(1,&nout,ninput);pa = nout.parray;hr=SafeArrayAccessData(pa,(void**)&output);cout << output[0] << endl << output[1] << endl;//退出COM库if (pTest != NULL){pTest->Release();pTest = NULL;}CoUninitialize();return 0;}其中VC与COM组件之间通过SAFEARRAY及VARIANT数据类型进行数据传递，这里就不赘述，感兴趣的同学可以在网上搜索相关资料。

工程的运行结果如图7所示，当输入为16，15时，可以得到输出为6.61424和 2.27372。

在MATLAB 中调用compute.m，可以得到相同结果，如图8所示。

图7 mynetvc工程运行结果图8 matlab中调用compute函数的运行结果另，这是我花了两个星期完成的一个实例，由于水平问题，还存在着很大的不足，欢迎大家批评指正。

下面我将编程中遇到的没有解决的问题列出来，欢迎高手指点。

1．在别人的机器上运行我的程序时，会出现创建COM对象实例出错，即返回值为0；2．当M文件中包含如newff、nn2ff等函数时，在VC中调用COM组件会出现错误，这是由于MATLAB 编译器的限制还是我漏加了代码？。