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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 J  O) J/ N  V/ e3 I: K
  2. clear all
    3 C8 q3 U/ w+ N! z
  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;...
    3 [: ^+ v7 A4 C- A1 |
  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];
    # X& a3 l  L. e0 S$ P* |1 h3 o" o
  5. y=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;...7 R, z- ^5 ~7 x
  6.    0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1];
    8 L* t7 f7 N, W" V, Y
  7. xmin1=min(x(1,:));! c- a: g! \! ~) s$ u, Z4 I/ m
  8. xmax1=max(x(1,:));
    ( Y4 W+ y, X: J, B! _  A) ^/ X
  9. xmin2=min(x(2,:));
      y) E& q# x" ?2 h+ }
  10. xmax2=max(x(2,:));
    " o2 E- y$ D, ^' @
  11. %设定迭代次数' a  [3 ^  R1 c
  12. net.trainparam.epochs=10000;
    4 l: H" A2 x& f  ?0 Y3 K
  13. %网络初始化
    + k3 C! \' N5 J( X8 p7 a
  14. net=newff([xmin1,xmax1;xmin2,xmax2],[8,8,8,8,2],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
    8 c& C/ D$ f) `* i; E) p$ M0 w. ?, m
  15. %训练网络! \* i/ m' b5 [' f/ o
  16. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);; G0 \& F  x) o4 U. K/ S( J9 m  Y
  17. 4 a- y' G5 d/ \& Y
  18. X=[1.24 1.28 1.40;...& B2 `2 l3 }! P
  19.     1.80 1.84 2.04];
    + T) V- K) g' ^. T
  20. %网络泛化% E9 z& i" c. J" Q7 h/ ^
  21. y2=sim(net,X)8 n) P: u( K5 f% g, G  c
  22. 7 h2 L' M% @) q* h$ p  z- R
  23. plot(x(1,1:9),x(2,1:9),'o',x(1,10:15),x(2,10:15),'*',X(1,:),X(2,:),'v')
    5 G1 E% L* R# U" j% |( I* X
  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：
' t  D' Y) r* d6 u" s& W7 F2 y$ N; g: H# a, I' R
1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。
! M. G. R: e: Z' B! a8 s# _0 C2.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。  ?+ F( L5 w2 M1 H8 S' m: k
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 G4 [: j* O- Z5 e+ c, W
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。
* ?. X4 i; \! q' N; R$ r9 ?) O5.net.trainparam.epochs=10000;: 设定神经网络的训练迭代次数为10000次。0 K- ]/ F' k4 d6 V
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。
- b, G4 p1 x$ ]( Q* }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。0 r9 ^- ^- f" Q" X5 s0 d/ z
8.X: 用于泛化的新输入数据，是一个2x3的矩阵。- v! N1 p! W4 w7 Y
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。
6 ?4 k$ k; _5 w$ \$ j10.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。
- d9 L' b* Y  x4 B4 T$ H/ e/ W* e11.grid on: 显示网格。
( _0 u. Q) T7 N+ u" ]% Y& K  I
8 f# l9 `& M7 U9 ~# l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。
; @: ~. J! c' r# ^3 V' O2 R
. t0 z$ _, c) ?" n: v! _0 Q; T( g" E6 M' n( u6 D3 Q

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