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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
    & l8 m% P+ Z* ]/ I! p' I8 }% d
  2. clear all
    5 ^7 H0 Q2 [- `& A* p  f0 Y
  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;...2 G  K/ y5 }) I, b1 s% c
  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];; U7 \/ E& Z0 `0 o- g
  5. y=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;...! y8 U! J* U/ U, F& V
  6.    0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1];, O+ B$ S0 Z$ D
  7. xmin1=min(x(1,:));
    ) j) n5 V* y+ r4 l3 H* |
  8. xmax1=max(x(1,:));
    # m; _9 Z' k% r- S2 f  V& C8 |
  9. xmin2=min(x(2,:));, i1 e8 S: n$ S" X4 s5 p1 R+ P' D
  10. xmax2=max(x(2,:));
    8 Z8 i' N+ Z& R0 j  S) x- t
  11. %设定迭代次数
    * k4 L& r, J: ~5 M* }
  12. net.trainparam.epochs=10000;
    4 Y. k. U7 @2 ?( E/ X6 o" _
  13. %网络初始化- t" N$ t) v/ i" {$ i
  14. net=newff([xmin1,xmax1;xmin2,xmax2],[8,8,8,8,2],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});, I2 ]( ^: h& {0 p1 l( ~8 s
  15. %训练网络
    6 |) x. o! Q4 c1 o  J& e
  16. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);. E2 y% e" {6 I$ u# D

  17. 8 H1 f5 S3 U1 w" m' m0 w
  18. X=[1.24 1.28 1.40;...- ?, q; ~, L. m+ n" x; n, {
  19.     1.80 1.84 2.04];" G# h% @4 Z) f  h8 U
  20. %网络泛化+ N% T9 C$ O1 o
  21. y2=sim(net,X)
    1 P, X8 z# |3 K7 g

  22. " N* `$ i+ C  W8 K4 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')
    . v4 _0 \6 t! ~
  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：
! i" [9 E# h8 b  ~% Z& b; L7 P9 Q& [  O# D- `
1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。* ]& r8 a' h* P! P
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。. h  d4 x, _! n
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。
; U4 h9 N# G1 Q! b, F4.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。
/ N: g# ]4 I+ N6 F5.net.trainparam.epochs=10000;: 设定神经网络的训练迭代次数为10000次。
: d4 D! w3 Y$ ?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。$ s+ T$ j; T5 @/ y7 m8 q; _2 t
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。
# y' x5 ?" O) f. l# G$ U8.X: 用于泛化的新输入数据，是一个2x3的矩阵。
+ I% [) V, t( Y$ @% F  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。
- B# }; p/ S) a8 S' B9 f7 {6 X6 c. }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。6 _( o+ m, D2 y7 O5 ]
11.grid on: 显示网格。: H+ r1 `# ?( T
, n0 J; a( S# o8 B& [, ?. p
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。7 z: M6 Q& r9 y  x/ u

) V) }+ n, z) v6 Q" n* I4 D9 _/ O# E  B4 c* T

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