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matlab利用神经网络分类

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发表于 2023-12-23 10:21 |只看该作者 |倒序浏览
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  1. %利用神经网络进行分类7 R0 q: P+ ^' O( s
  2. clear all
    6 @# q! D; o4 I
  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;...7 J/ e1 K, ~6 b5 [. T$ z9 ?$ n
  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];
    . R- N% w, y$ h  e  z
  5. y=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;...: e, {0 K+ ~/ @\" b4 g# x
  6.    0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1];
    9 C2 T7 r5 i, J5 F3 A9 q
  7. xmin1=min(x(1,:));
    4 U) p( a0 f( i4 S9 ~7 p
  8. xmax1=max(x(1,:));
    ( T* o2 a/ u$ C1 }# U\" a
  9. xmin2=min(x(2,:));, }& x/ k% Q' ^  }' S
  10. xmax2=max(x(2,:));
    5 ]7 |* F0 c& ?8 h! ]& Z6 b
  11. %设定迭代次数$ z8 ~( Z( L5 [
  12. net.trainparam.epochs=10000;
    $ u# l9 _  ]1 J6 u
  13. %网络初始化% m: `7 S! m; S1 F. ]- |$ }* d3 T
  14. net=newff([xmin1,xmax1;xmin2,xmax2],[8,8,8,8,2],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
    1 a- U/ z9 w0 v: _$ U
  15. %训练网络
    + i( N3 m: _4 H8 {6 B1 ~) N
  16. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);# }1 `3 @  a! b+ E

  17. 4 ^& O+ t9 E* Z9 H5 Z
  18. X=[1.24 1.28 1.40;...
    ' `* e% G  M+ R\" i  ]
  19.     1.80 1.84 2.04];
    + t\" ^% B7 w  V5 N  z
  20. %网络泛化/ G) k! i: U( Q( L) t2 o
  21. y2=sim(net,X)& H' n1 j  K1 f; _, F' R

  22. 5 J7 ]# o7 p; `$ l* M* t& B* Q0 B
  23. plot(x(1,1:9),x(2,1:9),'o',x(1,10:15),x(2,10:15),'*',X(1,:),X(2,:),'v')0 J: c9 D: o) s% d+ M\" \. J
  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 e0 U, W3 {% a3 X# X  G1 e
. p+ ?! P3 y* A! p1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。" F5 F) ?7 |& I
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。
5 b/ a- i8 H, U9 ~9 G3 |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。( [9 k. W8 r0 S% J# g1 I7 m3 A
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。1 E- ^% ~% ~) `& U6 j9 E7 K
5.net.trainparam.epochs=10000;: 设定神经网络的训练迭代次数为10000次。
4 F) A6 ~0 a! h) A9 l0 `- j$ f* 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。- x4 v- t+ Z0 u
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。
/ ]2 F7 c1 v# c. ?$ H8.X: 用于泛化的新输入数据,是一个2x3的矩阵。9 o) p/ o# \' w* u
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。5 a) E7 N# c7 a# V: F, Y2 u+ L
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。, `0 y6 X0 b+ e8 i, H; [
11.grid on: 显示网格。! d6 L9 T) ?5 C5 X  U( |+ u

; ^  g. h* z' f1 m$ ^9 _" ]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。
  [, t* r  s+ h& z" z2 L6 ~4 o3 D4 ^- D7 Z( \. p  y1 E& ]

' G" j! Y2 S- Y5 ^' _

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