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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
    % b, m. h0 C! R) G4 R7 j
  2. clear all
    3 P. C* L) \( o3 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;...
    9 v: H: r" P8 t6 C- U' H
  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];/ T) c  F( ?1 C) Z
  5. y=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;...
    # Q" @& V8 K6 S6 u8 R
  6.    0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1];& K& n3 y1 {" }; u8 R$ |
  7. xmin1=min(x(1,:));
    : H% ~$ _# O1 W: V  d6 a& C
  8. xmax1=max(x(1,:));$ `5 F1 ?& x" ~/ |
  9. xmin2=min(x(2,:));" h8 t# |3 P, @) c
  10. xmax2=max(x(2,:));+ E+ `& G0 s: n( s
  11. %设定迭代次数2 p3 E& ^, \  e; p' o" B
  12. net.trainparam.epochs=10000;: a8 K  Y! A1 e  ~' U4 A
  13. %网络初始化! p( x7 y' j* r& U* g
  14. net=newff([xmin1,xmax1;xmin2,xmax2],[8,8,8,8,2],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
      ^* A7 C4 Z& j. c/ y
  15. %训练网络/ E3 `/ S. E# ?+ ~  R
  16. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);$ W# R3 F) s) L7 y
  17. ; Q7 I! A! K7 O7 I# j& @
  18. X=[1.24 1.28 1.40;...
      z$ K/ V* C% `6 I3 D
  19.     1.80 1.84 2.04];: A' K9 H( j3 l2 w$ g
  20. %网络泛化- ]% q8 q* ]5 j
  21. y2=sim(net,X)
    8 `" g( z" h0 R+ n( [
  22.   r8 M/ d4 {- S8 A9 S: e) m  t& D5 A3 y
  23. plot(x(1,1:9),x(2,1:9),'o',x(1,10:15),x(2,10:15),'*',X(1,:),X(2,:),'v')
    ' R5 N( X. ]% f, T, ?$ d% j. M! D
  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：: q; y* d9 M$ ?9 m( c

3 a; h, Y9 ~% O8 r1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。
) ]+ @5 j6 R7 t, T  J* j( j; b* O2.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。
, C  F9 K; W5 O- X; T  ~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。2 [. V. V0 m0 E& R7 P
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。
# E" U3 [  t2 I- R  N* c5.net.trainparam.epochs=10000;: 设定神经网络的训练迭代次数为10000次。
) [( j, u* F. @$ T; _$ |+ H+ `+ [' V6.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。6 o* F" r7 b1 \2 Y8 o
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。
& B" D8 ?" R* n! e, e8.X: 用于泛化的新输入数据，是一个2x3的矩阵。
+ ?) [& {( c$ I) d) ?$ j9.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。
9 N) _. T4 r! A' E" W10.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。2 p5 ~1 G- m: x- h% D
11.grid on: 显示网格。8 F5 ?; B+ [4 Z4 Q

# d9 B2 t# V; d& m3 K/ t  S. ]  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。" X$ a5 k  h# X0 m! |7 n

% L4 ^, K, X" Q% }1 y/ n
/ @  J/ m& e: L; _$ z

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