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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
    7 {; ]( E) T3 p3 |- [/ C
  2. clear all* N7 r5 f; v& R  Q" 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;...$ h9 I  D7 m' `2 N3 f
  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 g# T; g( p; Q# [' N  Z1 Z% \
  5. y=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;...! X! a2 U/ ~. e* q
  6.    0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1];0 a( i  T4 u* k) o5 }/ s
  7. xmin1=min(x(1,:));: D" q* `3 _+ P
  8. xmax1=max(x(1,:));
    2 y! J4 ^0 I4 V2 F7 F$ @
  9. xmin2=min(x(2,:));9 b6 R3 ?0 W9 ]7 `  z
  10. xmax2=max(x(2,:));
    7 f5 ^' i' O6 B  v+ P- @# G8 w. l
  11. %设定迭代次数. m0 E: R9 k% L: g/ g; Y" V
  12. net.trainparam.epochs=10000;7 }* j; M  C" o; r' s
  13. %网络初始化# Q7 g& `7 ^1 C* z) C
  14. net=newff([xmin1,xmax1;xmin2,xmax2],[8,8,8,8,2],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});5 q* x; ^7 e4 Y" q
  15. %训练网络
    7 E+ R/ ~) A8 w
  16. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);
    7 S% i1 z5 b/ Y0 R

  17. ! A' S2 g, `9 Y9 M0 L
  18. X=[1.24 1.28 1.40;...
    3 W. z5 f/ h* h; }- {
  19.     1.80 1.84 2.04];
    3 X  e" q) [. q6 U7 r! z0 S& q" V1 u
  20. %网络泛化
    / [' e& C) k2 m
  21. y2=sim(net,X)
    + r" Q0 F! o4 O4 t

  22. . H4 E6 l: v. K
  23. plot(x(1,1:9),x(2,1:9),'o',x(1,10:15),x(2,10:15),'*',X(1,:),X(2,:),'v')
    ! O$ S/ e) k1 }0 O: u
  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：5 a9 b' E7 o; W% w/ }5 H

( K. |; R9 T' x1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。& o8 r6 q& R) w9 u1 ?# a0 o
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。
) n& i# D, h6 \: j$ z3.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。; F# S% O4 S  g
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。
7 H+ J9 u$ O  }7 _& E5.net.trainparam.epochs=10000;: 设定神经网络的训练迭代次数为10000次。4 [5 ^; a8 v' z: h  P+ q6 J
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。5 ^5 M2 L7 n4 e8 b- x4 M1 c. }
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。
. K( Q9 x7 b0 x8 d" D- r' r5 |9 h8.X: 用于泛化的新输入数据，是一个2x3的矩阵。5 z9 P2 |5 F/ s. D, l
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。
  a- |4 k2 g9 t5 l( B. }6 l$ e2 c10.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。) t5 d3 x9 F8 C+ Q: I  @& j
11.grid on: 显示网格。
" S+ E, f" r6 b6 d. O6 x, f0 \8 ]9 D. \
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。: B( f! `+ |0 L
% v& P  b2 m! j4 q
( R0 O  Q$ n9 H7 Y

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