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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/ J& _0 n! Z9 {5 p/ E/ g0 @
  2. clear all
    ; C3 X; [\" H7 u' a, j
  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 B# Q9 _# }# Q9 O7 T% d
  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];
    / T5 K5 k1 D# L
  5. y=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;...
    3 s$ l0 Y5 ^' j6 G
  6.    0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1];
    : R\" W4 v- ?8 R, N! B2 p
  7. xmin1=min(x(1,:));! T' z9 \! \- _7 F
  8. xmax1=max(x(1,:));! l/ r3 f% Z4 g
  9. xmin2=min(x(2,:));( m' F( N% \' G. G. _! V# h8 F
  10. xmax2=max(x(2,:));
    : [3 _: y$ N1 ?' r
  11. %设定迭代次数
    ) t+ B% S0 ?% `* m
  12. net.trainparam.epochs=10000;
    ) z. F3 x8 W( q+ q
  13. %网络初始化% o1 e* {- a9 @) @$ @
  14. net=newff([xmin1,xmax1;xmin2,xmax2],[8,8,8,8,2],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
    ' `6 I9 ~9 Z6 [\" S- s
  15. %训练网络, ~' F  m\" O0 u8 k+ v. T8 ^1 g: P
  16. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);
    4 ?- d4 r$ D8 U) ^) @' J
  17. 5 a' s/ H5 _5 j3 |
  18. X=[1.24 1.28 1.40;...) w% Q$ b3 Q& y
  19.     1.80 1.84 2.04];
    - G' P) |; ]' K, K! [
  20. %网络泛化
    ) }) j) e# u+ A( ]* E
  21. y2=sim(net,X)0 B, c# f: n3 x  z+ ^7 X
  22. * D* }0 c! r  I! h, `
  23. plot(x(1,1:9),x(2,1:9),'o',x(1,10:15),x(2,10:15),'*',X(1,:),X(2,:),'v')1 c0 u3 l7 E5 H3 c# l2 Y
  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:* y4 b4 i3 S6 a. e+ r" L
/ S. P7 i4 L0 D+ c" D5 T& K; `
1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。
, S9 A  z7 G2 k$ F' r8 E2.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。8 h% _% b# t7 s. c1 \# E" I/ h2 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。, M1 Z# X2 e  i" E
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。3 o3 S1 Z; B! k( K1 }- k
5.net.trainparam.epochs=10000;: 设定神经网络的训练迭代次数为10000次。8 V0 F* L- {4 }7 c' k
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。
# X* f# s  q/ H; v" M- j7.[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。
/ N2 ?" h$ Y9 B$ m/ n8.X: 用于泛化的新输入数据,是一个2x3的矩阵。3 v" N. \2 l# h( _  A
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。
  l8 ]0 W4 Y0 R' x5 x  F) G10.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。
+ o' t/ B' d6 `5 R4 ?4 J11.grid on: 显示网格。
! w- O& j1 T, V$ V7 ~( d
! Y* M8 h% K& H" ]: 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。& c5 ^6 O; ^3 g  q, X
7 F3 q9 o) `. A
! c" W( t6 ?+ F" M. K

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