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- %利用神经网络进行分类1 v; N( ?2 N2 a2 u- M* b2 ?
- clear all/ ]1 ?% u! g1 t
- 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 ^9 k2 |. I$ A0 g - 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];
& E8 Q( n& A( O2 z# X - y=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;...6 e6 ?( j. N9 e: E1 p7 r
- 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1];
t. n/ _2 h9 J0 _# @- i - xmin1=min(x(1,:));
5 U9 f5 t+ f6 j - xmax1=max(x(1,:));) u1 p; v1 e! n\" R/ [$ V' X* }! O
- xmin2=min(x(2,:));
, A9 P' n\" T8 K z7 z/ } - xmax2=max(x(2,:));
3 Y8 I9 m1 |& V) O6 h' B0 w& j - %设定迭代次数
) C. n' ~$ T# x! f2 P$ K. o - net.trainparam.epochs=10000;
8 Q* B2 b' n- n+ m) r: ` - %网络初始化+ J* j4 M8 H$ n
- net=newff([xmin1,xmax1;xmin2,xmax2],[8,8,8,8,2],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
/ h# K: X/ b/ r! O# N - %训练网络
* @6 p5 F: M% O) m - [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);8 ^8 C; }. [# p9 q
) \. ^\" @2 ]) _\" N\" ?- X=[1.24 1.28 1.40;...
% \4 v! U. u: P* t4 d - 1.80 1.84 2.04];
7 q/ v\" S7 o! f$ { - %网络泛化3 o1 G; {\" @) c% l1 f/ g
- y2=sim(net,X)
; Y/ Q( _$ x- u. I0 A; [
# b* [* J$ d- S! k, {$ Z- plot(x(1,1:9),x(2,1:9),'o',x(1,10:15),x(2,10:15),'*',X(1,:),X(2,:),'v')
2 E\" ]5 o. L: z8 X/ g - 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:
2 M9 _$ V3 j9 E+ \6 f1 y* }$ I0 p, @) H- [
1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。9 Z0 X# T$ A8 u" L- T1 g
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。
$ J& T: B% W. f/ p% U3 S0 t( s3.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。
3 g3 u4 T' c+ _( Z; D+ D' U4.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。4 F! X9 S) X0 C! }" L
5.net.trainparam.epochs=10000;: 设定神经网络的训练迭代次数为10000次。
! x/ ]5 ?9 q1 d. w. L+ k1 \! ]% _7 F6.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。
& f* F& R; {. J+ A o, k7.[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。+ D! p* g; B; O; @8 }7 g& t
8.X: 用于泛化的新输入数据,是一个2x3的矩阵。1 h1 Y3 Q$ O0 X' T5 a9 g! d
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。
' s9 X0 W+ D4 |0 S6 P8 y1 V6 {: r/ 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 x1 f5 B; ?/ o+ H+ G4 \
11.grid on: 显示网格。
o6 S! b% J* V: b8 K7 E( O; ~4 ?! C2 t& Q
# | w6 J6 j- @4 o. @2 f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! K Y9 g0 W. H
2 s0 \5 R" K. x8 Q3 Z
9 q8 M: a7 m" l- d |
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