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标题: matlab利用神经网络分类 [打印本页]
作者: 2744557306    时间: 2023-12-23 10:21
标题: matlab利用神经网络分类
  1. %利用神经网络进行分类; A$ j: H9 h2 E' g
  2. clear all
    2 K7 B8 w, H% N5 n6 U) @! e+ V- u
  3. x=[1.24 1.36 1.38 1.38 1.38 1.40 1.48 1.54 1.56 1.14 1.18 1.20 1.26 1.28 1.30;...4 l/ ~9 p7 R# _1 a
  4.     1.72 1.74 1.64 1.82 1.90 1.70 1.82 1.82 2.08 1.78 1.96 1.86 2.0 2.0 1.96];  s- x4 m, _4 u5 K
  5. y=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;...0 A: V. p/ R$ u- x/ Z" t0 R3 f
  6.    0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1];% b6 X( {- N1 h) o9 W" ?7 ]" [
  7. xmin1=min(x(1,:));
    8 {  [" c# Z9 [# Z- x& V
  8. xmax1=max(x(1,:));
    / v5 B5 t* M' ~
  9. xmin2=min(x(2,:));
      X7 e3 Z+ T/ ]7 C$ ]' C/ L$ P  K: G
  10. xmax2=max(x(2,:));- h' ~. b+ M2 H, E( H& l
  11. %设定迭代次数  ^( l) L7 O3 L; w1 j# W; N- Q
  12. net.trainparam.epochs=10000;
    ' u. P9 S8 J- X. J
  13. %网络初始化
    , V2 d) q& t, j
  14. net=newff([xmin1,xmax1;xmin2,xmax2],[8,8,8,8,2],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
    ; p: V2 S5 L) t/ K. ~5 Y
  15. %训练网络- v- j0 ?8 w2 f, j$ e' d' V6 s& S
  16. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);
    + E+ N3 {- s* L! A9 }# P0 r7 M

  17. . u7 u. Q0 l: I
  18. X=[1.24 1.28 1.40;...
    " t; }1 Z9 w7 n) o: G) q
  19.     1.80 1.84 2.04];
    + R6 j0 D) R) j, y2 J; f/ C
  20. %网络泛化2 n- _6 Y. C4 Y0 y, u5 H7 h
  21. y2=sim(net,X), ^" W( _% Q& R

  22. 3 |& t" m: M$ g1 `1 T8 x4 L
  23. plot(x(1,1:9),x(2,1:9),'o',x(1,10:15),x(2,10:15),'*',X(1,:),X(2,:),'v')
    ; [; c) U4 r( |# |6 j, s: }4 Y
  24. grid on
复制代码
这段Matlab代码实现了一个简单的神经网络的训练和泛化。以下是代码的逐行解释：
  v/ z; J, c* \) B! O4 n; ]9 K% B7 a3 u+ ~" V
1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。
: O9 W# f' V8 J3 f: h& a# P2.x: 输入数据，是一个2x15的矩阵，其中第一行是一组样本的x坐标，第二行是对应的y坐标。. _; K2 ]+ o# ?% l. f- r- @
3.y: 目标输出，是一个2x15的矩阵，其中第一行表示类别1，第二行表示类别2。: c2 }5 l- \7 e* V
4.xmin1, xmax1, xmin2, xmax2: 计算输入数据的最小和最大值，用于神经网络的输入范围。
5 H; P) R. g1 U0 v5.net.trainparam.epochs=10000;: 设定神经网络的训练迭代次数为10000次。
, z5 g4 u. q; }: P" j6.net=newff([xmin1,xmax1;xmin2,xmax2],[8,8,8,8,2],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});: 创建一个前馈神经网络。[xmin1,xmax1;xmin2,xmax2]指定了输入范围，[8,8,8,8,2]指定了每个隐藏层的节点数，{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'}指定了每一层的激活函数。/ ], \9 `6 ]2 K" Y& Y
7.[net,tr,y1,e]=train(net,x,y);: 训练神经网络。train函数返回了训练后的网络 net，训练记录 tr，输出 y1 和误差 e。
1 f3 ~; j/ g+ t" }8 {8.X: 用于泛化的新输入数据，是一个2x3的矩阵。% v* a, m! E" i/ c6 }: @" J" ]
9.y2=sim(net,X): 使用训练好的神经网络对新输入数据进行泛化，得到输出 y2。& ]1 K  X0 i/ U. T5 r! [# ~
10.plot(x(1,1:9),x(2,1:9),'o',x(1,10:15),x(2,10:15),'*',X(1,,X(2,,'v'): 绘制样本数据和泛化数据的散点图。前9个样本用圆圈表示，后6个用星号表示，泛化数据用倒三角表示。
; c9 L( R1 l& F6 ~) A" z1 ?11.grid on: 显示网格。5 K2 s1 n8 ^7 O3 B- k7 C5 @# \
1 I& [% i3 c1 v" t2 m4 g2 {) q
这段代码创建了一个包含输入层、四个隐藏层和输出层的神经网络，然后使用样本数据进行训练，并用新的数据进行泛化。最后，通过散点图可视化了样本数据和泛化数据。
5 p: G% Y5 _2 r+ U; J  y* K  g9 k! U. G+ K  U

! t6 s# H. w- t9 Z" [- o8 x2 E

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