实例介绍
【实例简介】matlab环境下BP神经网络
【实例截图】
【核心代码】
%构造输出矩阵
s = length( class ) ;
output = zeros( s , 3 ) ;
for i = 1 : s
output( i , class( i ) ) = 1 ;
end
【实例截图】
【核心代码】
%读取训练数据
[f1,f2,f3,f4,class] = textread('trainData.txt' , '%f%f%f%f%f',150);
[f1,f2,f3,f4,class] = textread('trainData.txt' , '%f%f%f%f%f',150);
%特征值归一化
[input,minI,maxI] = premnmx( [f1 , f2 , f3 , f4 ]') ;
[input,minI,maxI] = premnmx( [f1 , f2 , f3 , f4 ]') ;
%构造输出矩阵
s = length( class ) ;
output = zeros( s , 3 ) ;
for i = 1 : s
output( i , class( i ) ) = 1 ;
end
%创建神经网络
net = newff( minmax(input) , [10 3] , { 'logsig' 'purelin' } , 'traingdx' ) ;
%10个隐层神经元，3个输出神经元
%tranferFcn属性 'logsig' 隐层采用Sigmoid传输函数
%tranferFcn属性 'logsig' 输出层采用purelin传输函数
%trainFcn属性 'traingdx' 自适应调整学习速率附加动量因子梯度下降反向传播算法训练函数
net = newff( minmax(input) , [10 3] , { 'logsig' 'purelin' } , 'traingdx' ) ;
%10个隐层神经元，3个输出神经元
%tranferFcn属性 'logsig' 隐层采用Sigmoid传输函数
%tranferFcn属性 'logsig' 输出层采用purelin传输函数
%trainFcn属性 'traingdx' 自适应调整学习速率附加动量因子梯度下降反向传播算法训练函数
%设置训练参数
net.trainparam.show = 50 ;%每间隔50步显示一次训练结果
net.trainparam.epochs = 500 ;%允许最大训练步数500步
net.trainparam.goal = 0.01 ;%训练目标最小误差0.01
net.trainParam.lr = 0.01 ;%学习速率0.01
net.trainparam.show = 50 ;%每间隔50步显示一次训练结果
net.trainparam.epochs = 500 ;%允许最大训练步数500步
net.trainparam.goal = 0.01 ;%训练目标最小误差0.01
net.trainParam.lr = 0.01 ;%学习速率0.01
%开始训练
net = train( net, input , output' ) ;
net = train( net, input , output' ) ;
%读取测试数据
[t1 t2 t3 t4 c] = textread('testData.txt' , '%f%f%f%f%f',150);
[t1 t2 t3 t4 c] = textread('testData.txt' , '%f%f%f%f%f',150);
%测试数据归一化
testInput = tramnmx ( [t1,t2,t3,t4]' , minI, maxI ) ;
testInput = tramnmx ( [t1,t2,t3,t4]' , minI, maxI ) ;
%仿真
Y = sim( net , testInput )
Y = sim( net , testInput )
%统计识别正确率
[s1 , s2] = size( Y ) ;
hitNum = 0 ;
for i = 1 : s2
[m , Index] = max( Y( : , i ) ) ;
if( Index == c(i) )
hitNum = hitNum 1 ;
end
end
sprintf('识别率是 %3.3f%%',100 * hitNum / s2 );
[s1 , s2] = size( Y ) ;
hitNum = 0 ;
for i = 1 : s2
[m , Index] = max( Y( : , i ) ) ;
if( Index == c(i) )
hitNum = hitNum 1 ;
end
end
sprintf('识别率是 %3.3f%%',100 * hitNum / s2 );
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