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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0 s/ k7 ~: B# p. z& k3 L% m% `6 ~
  2. clear all
    8 n, c8 C8 m. l$ J$ H6 r8 l) c( G
  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;..." W6 f5 t! d1 Z. y  E- j3 U- m
  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];
    3 H/ R: N  O. T4 J2 q& q
  5. y=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;...$ {" S7 N6 A( D" i9 }# q- l) w
  6.    0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1];8 s2 O  r' o4 v: B7 {7 o$ c( k  }
  7. xmin1=min(x(1,:));
    8 J+ b4 V. \$ F4 e; G
  8. xmax1=max(x(1,:));
    6 x- a( v4 w7 g* A
  9. xmin2=min(x(2,:));# o" Y. s" R, X% z- g- u
  10. xmax2=max(x(2,:));! a' |3 X. U) p
  11. %设定迭代次数  W0 X/ B8 w7 ]9 Q
  12. net.trainparam.epochs=10000;$ g9 S" v. N* \2 N8 f' O
  13. %网络初始化( g* d9 a# H& _$ ^( d2 ~
  14. net=newff([xmin1,xmax1;xmin2,xmax2],[8,8,8,8,2],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
    / h4 o/ h$ W) m5 j
  15. %训练网络
    / A8 D5 ]  f; H  j3 _. ~
  16. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);8 K6 e9 x, Z; U( I& f
  17. - D/ z" N; t5 d5 c: `
  18. X=[1.24 1.28 1.40;...5 t! N+ S4 k" S% \- P6 P" h
  19.     1.80 1.84 2.04];
    2 b# W" {7 _% K  Z' @
  20. %网络泛化  ?# A9 Z6 T) c: N5 `) w) _  R/ T# M7 E
  21. y2=sim(net,X)& Y- e7 C: [; E( V, \. D  L

  22. 4 t# m/ c$ A0 Q
  23. plot(x(1,1:9),x(2,1:9),'o',x(1,10:15),x(2,10:15),'*',X(1,:),X(2,:),'v')
    2 K  R, l! v3 w- Y8 m+ z, }
  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：# E& @/ R: @! o% T% q

! T% j( O+ h# o- v! V1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。. a- x& i! P/ z/ g
2.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。0 G6 k6 C+ ~( `( Q9 [, U
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。
7 D) ^6 I4 o1 y; p4.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。
9 l$ N5 n+ q' X0 n* K5.net.trainparam.epochs=10000;: 设定神经网络的训练迭代次数为10000次。
# `( s# @! `  v( Z2 m3 W" v6 w2 {6.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。
, c. |, N! F- R* F7.[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。
) o" T! R' b. n" C1 }! g! q% `8.X: 用于泛化的新输入数据，是一个2x3的矩阵。1 D1 j0 j: }; d
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。! s5 P+ z7 I" t
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。5 h& l& `! {. s- j6 K* G# m
11.grid on: 显示网格。4 W% a. T) W6 O! G- m2 F5 x" L
3 G. n' J( S7 n+ p( i9 S
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。# N9 k/ ~2 K- P: b

$ t! P7 z' O' b1 U: }9 K* S& H" Z: n: S* E7 P

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