用神经网络做训练和分类的matlab代码
基于遗传算法的BP神经网络MATLAB代码
基于遗传算法的BP神经网络MATLAB代码以下是基于遗传算法的BP神经网络的MATLAB代码，包括网络初始化、适应度计算、交叉运算、突变操作和迭代训练等。
1.网络初始化:```matlabfunction net = initialize_network(input_size, hidden_size, output_size)net.input_size = input_size;net.hidden_size = hidden_size;net.output_size = output_size;net.hidden_weights = rand(hidden_size, input_size);net.output_weights = rand(output_size, hidden_size);net.hidden_biases = rand(hidden_size, 1);net.output_biases = rand(output_size, 1);end```2.适应度计算:```matlabfunction fitness = calculate_fitness(net, data, labels)output = forward_propagation(net, data);fitness = sum(sum(abs(output - labels)));end```3.前向传播:```matlabfunction output = forward_propagation(net, data)hidden_input = net.hidden_weights * data + net.hidden_biases;hidden_output = sigmoid(hidden_input);output_input = net.output_weights * hidden_output +net.output_biases;output = sigmoid(output_input);endfunction result = sigmoid(x)result = 1 ./ (1 + exp(-x));end```4.交叉运算:```matlabfunction offspring = crossover(parent1, parent2)point = randi([1 numel(parent1)]);offspring = [parent1(1:point) parent2((point + 1):end)]; end```5.突变操作:```matlabfunction mutated = mutation(individual, mutation_rate) for i = 1:numel(individual)if rand < mutation_ratemutated(i) = rand;elsemutated(i) = individual(i);endendend```6.迭代训练:```matlabfunction [best_individual, best_fitness] =train_network(data, labels, population_size, generations, mutation_rate)input_size = size(data, 1);hidden_size = round((input_size + size(labels, 1)) / 2);output_size = size(labels, 1);population = cell(population_size, 1);for i = 1:population_sizepopulation{i} = initialize_network(input_size, hidden_size, output_size);endbest_individual = population{1};best_fitness = calculate_fitness(best_individual, data, labels);for i = 1:generationsfor j = 1:population_sizefitness = calculate_fitness(population{j}, data, labels);if fitness < best_fitnessbest_individual = population{j};best_fitness = fitness;endendselected = selection(population, data, labels);for j = 1:population_sizeparent1 = selected{randi([1 numel(selected)])};parent2 = selected{randi([1 numel(selected)])};offspring = crossover(parent1, parent2);mutated_offspring = mutation(offspring, mutation_rate);population{j} = mutated_offspring;endendendfunction selected = selection(population, data, labels) fitnesses = zeros(length(population), 1);for i = 1:length(population)fitnesses(i) = calculate_fitness(population{i}, data, labels);end[~, indices] = sort(fitnesses);selected = population(indices(1:floor(length(population) / 2)));end```这是一个基于遗传算法的简化版BP神经网络的MATLAB代码，使用该代码可以初始化神经网络并进行迭代训练，以获得最佳适应度的网络参数。
在Matlab中实现神经网络的方法与实例
在Matlab中实现神经网络的方法与实例神经网络是一种模拟人类大脑神经系统的计算模型，它能够通过学习数据的模式和关联性来解决各种问题。
在计算机科学和人工智能领域，神经网络被广泛应用于图像识别、自然语言处理、预测等任务。
而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了一套完善的工具箱，可以方便地实现神经网络的建模和训练。
本文将介绍在Matlab中实现神经网络的方法与实例。
首先，我们会简要介绍神经网络的基本原理和结构，然后详细讲解在Matlab中如何创建并训练神经网络模型，最后通过几个实例展示神经网络在不同领域的应用。
一、神经网络的原理和结构神经网络模型由神经元和它们之间的连接构成。
每个神经元接收输入信号，并通过权重和偏置进行加权计算，然后使用激活函数对结果进行非线性变换。
这样，神经网络就能够模拟复杂的非线性关系。
常见的神经网络结构包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和循环神经网络（Recurrent Neural Network）。
前馈神经网络是最基本的结构，信号只能向前传递，输出不对网络进行反馈；而循环神经网络具有反馈连接，可以对自身的输出进行再处理，适用于序列数据的建模。
神经网络的训练是通过最小化损失函数来优化模型的参数。
常用的训练算法包括梯度下降法和反向传播算法。
其中，梯度下降法通过计算损失函数对参数的梯度来更新参数；反向传播算法是梯度下降法在神经网络中的具体应用，通过反向计算梯度来更新网络的权重和偏置。
二、在Matlab中创建神经网络模型在Matlab中，可以通过Neural Network Toolbox来创建和训练神经网络模型。
首先，我们需要定义神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，以及每个神经元之间的连接权重。
例如，我们可以创建一个三层的前馈神经网络模型：```matlabnet = feedforwardnet([10 8]);```其中，`[10 8]`表示隐藏层的神经元数量分别为10和8。
Matlab实现时间序列预测分类实例代码
Matlab实现时间序列预测分类实例代码⽬录⼀、数据准备⼆、时间序列预测分类1、输⼊为xt，输出是yt2、有x值，有y值：NARX(1)选择模型类型(2)选择输出，只有y_t(3)选择70%⽤来作为训练数据，15%⽤来作为验证使⽤，15%⽤来测试(4)选择delay(5)开始训练(6)得到参数(7)将神经⽹络导出代码3、⽆x，有y值：NAR三、总结Matlab从2010b版本以后，神经⽹络⼯具箱已经升级为7.0，功能⼤⼤加强。
在之前的版本做时间预测是⽐较⿇烦操作的，MathWorks公司对时间序列预测做了详细的解决，跑模型⾮常简便。
下⾯通过⼀个例⼦演⽰在Matlab实现时间序列预测。
⼀、数据准备极客范⼉在夏天吹电扇的体温变化时间风速温度0137.214050.124571.0137.260160.249151.0237.263240.373731.0337.312420.4983 1.0437.31550.622581.0537.364680.747451.0637.367760.872031.0737.416940.996611.0837.42002………% 原始数据读⼊到Matlab中rawData=xlsread('time_series_data.xlsx','sheet1','A2:C52);% 第⼀列时间，第⼆列风速，第三列温度% yt第三列y_t=rawData(:,3);% xt第⼆列x_t=rawData(:,2);⼆、时间序列预测分类时间序列预测分为三类：1、输⼊为xt，输出是yt即有过去的输⼊xt，也有过去的输出yt，同时当前的输出不仅依赖于过去的输⼊，也同时依赖于过去的输出过去时间段温度的变化，预测将来某个时间温度的变化，这种情况就是只有过去的输出% x_t - 时间序列输⼊% y_t - 反馈时间序列X = tonndata(x_t,false,false);T = tonndata(y_t,false,false);% 选择训练功能% 'trainlm'通常是最快% 'trainbr'耗时较长，但可能更适合解决挑战性的问题% 'trainscg'使⽤更少的内存。
如何进行MATLAB神经网络的训练和预测
如何进行MATLAB神经网络的训练和预测【第一章】MATLAB神经网络的基础知识神经网络是一种模拟人类神经系统运行方式的计算模型，它通过模拟人类的感知、学习和决策过程，可以对复杂的问题进行处理和求解。
在实际应用中，MATLAB是一个常用的工具来进行神经网络的训练和预测。
本章将介绍MATLAB 神经网络的基础知识，包括神经网络的原理、MATLAB的神经网络工具箱以及神经网络训练和预测的一般步骤。
1.1 神经网络的原理神经网络由神经元（neuron）组成，每个神经元接收多个输入并产生一个输出。
神经网络的基本单元是感知器（perceptron），它由权重、偏置和激活函数组成。
权重决定了输入对输出的影响程度，偏置用于调整输出的偏移量，激活函数用于处理神经元的输出。
通过调整权重和偏置，神经网络可以学习和适应不同的输入输出模式。
常见的神经网络包括前馈神经网络（feedforward neural network）、循环神经网络（recurrent neural network）和卷积神经网络（convolutional neural network）。
前馈神经网络是最基本的神经网络类型，信息只能在网络中的一个方向流动，即从输入层到输出层。
循环神经网络具有反馈连接，可以记忆之前的状态信息，适用于序列数据的处理。
卷积神经网络则主要用于图像和语音等二维数据的处理。
1.2 MATLAB神经网络工具箱MATLAB提供了一个神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），用于设计、训练和模拟神经网络。
该工具箱包括多种神经网络类型、各种激活函数、训练算法和性能函数等各种功能模块。
使用MATLAB神经网络工具箱可以方便地进行神经网络的建模和仿真。
在MATLAB神经网络工具箱中，神经网络被表示为一个网络对象（network object）。
网络对象由一系列图层（layer）组成，每个图层由若干个神经元组成。
网络对象还包括连接权重矩阵、偏置向量和训练参数等属性。
MATLAB中的神经网络模型构建与训练
MATLAB中的神经网络模型构建与训练神经网络模型是一种模拟人脑神经元活动的数学模型，其可以用于进行各种复杂的数据分析和问题求解。
在MATLAB中，我们可以利用其强大的工具和函数来构建和训练神经网络模型。
本文将介绍MATLAB中神经网络模型的构建过程及其相关训练方法。
一、神经网络模型简介神经网络模型是由一系列相互连接的神经元组成的网络结构。
每个神经元都有多个输入和一个输出，输入通过权重被加权后，经过激活函数激活输出。
神经网络可以分为三层：输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收原始数据，隐藏层进行信息处理和特征提取，而输出层给出最终结果。
二、神经网络构建在MATLAB中，可以通过Neural Network Toolbox来构建神经网络。
首先，我们需要确定网络结构，包括输入层神经元数、隐藏层神经元数和输出层神经元数。
接下来，我们调用network函数来创建一个空的神经网络对象。
```matlabnet = network;```然后，我们可以通过net的属性来设置神经网络的各个参数，如输入层的大小、隐藏层的大小、激活函数等。
```matlabnet.numInputs = 1; % 设置输入层神经元数net.numLayers = 2; % 设置网络层数net.biasConnect = [1; 1]; % 设置偏置net.inputConnect = [1; 0]; % 设置输入连接yerConnect = [0 0; 1 0]; % 设置层连接net.outputConnect = [0 1]; % 设置输出连接yers{1}.size = 10; % 设置隐藏层神经元数yers{1}.transferFcn = 'tansig'; % 设置激活函数yers{2}.transferFcn = 'purelin'; % 设置激活函数```上述代码中，我们设置了一个具有10个隐藏层神经元的神经网络，其输入和输出分别为1个。
基于matlab的卷积神经网络（CNN）讲解及代码
基于matlab的卷积神经网络（CNN）讲解及代码转载自：/walegahaha/article/details/516030401.经典反向传播算法公式详细推导2.卷积神经网络(CNN)反向传播算法公式详细推导网上有很多关于CNN的教程讲解，在这里我们抛开长篇大论，只针对代码来谈。
本文用的是matlab编写的deeplearning toolbox，包括NN、CNN、DBN、SAE、CAE。
在这里我们感谢作者编写了这样一个简单易懂，适用于新手学习的代码。
由于本文直接针对代码，这就要求读者有一定的CNN基础，可以参考Lecun的Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition和tornadomeet的博文首先把Toolbox下载下来，解压缩到某位置。
然后打开Matlab，把文件夹内的util和data利用Set Path添加至路径中。
接着打开tests 文件夹的test_example_CNN.m。
最后在文件夹CNN中运行该代码。
下面是test_example_CNN.m中的代码及注释，比较简单。
load mnist_uint8; %读取数据% 把图像的灰度值变成0~1，因为本代码采用的是sigmoid激活函数train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% 卷积网络的结构为 6c-2s-12c-2s% 1 epoch 会运行大约200s，错误率大约为11%。
而100 epochs 的错误率大约为1.2%。
rand('state',0) %指定状态使每次运行产生的随机结果相同yers = {struct('type', 'i') % 输入层struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) % 卷积层struct('type', 's', 'scale', 2) % pooling层struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) % 卷积层struct('type', 's', 'scale', 2) % pooling层};opts.alpha = 1; % 梯度下降的步长opts.batchsize = 50; % 每次批处理50张图opts.numepochs = 1; % 所有图片循环处理一次cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y); % 初始化CNNcnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts); % 训练CNN [er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y); % 测试CNN%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');•1•2•3•4•5•6•7•8•9•10•11•12•13•14•15•16•17•18•19•20•21•22•23•24•25•26•27•28•29•30•31•32•33•34下面是cnnsetup.m中的代码及注释。
【图像识别】基于卷积神经网络（CNN）实现垃圾分类Matlab源码
【图像识别】基于卷积神经⽹络（CNN）实现垃圾分类Matlab源码⼀、垃圾分类如何通过垃圾分类管理，最⼤限度地实现垃圾资源利⽤，减少垃圾处置量，改善⽣存环境质量，是当前世界各国共同关注的迫切问题之⼀。
根据国家制定的统⼀标准，现在⽣活垃圾被⼴泛分为四类，分别是可回收物、餐厨垃圾、有害垃圾和其他垃圾。
可回收物表⽰适宜回收和资源利⽤的垃圾，主要包括废纸、塑料、玻璃、⾦属和布料五⼤类，⽤蓝⾊垃圾容器收集，通过综合处理回收利⽤。
餐厨垃圾包括剩菜剩饭、⾻头、菜根菜叶、果⽪等⾷品类废物，⽤绿⾊垃圾容器收集等等。
但是随着深度学习技术的发展，为了简单⾼效地对⽣活垃圾进⾏识别分类,本篇⽂章将实现⼀种基于卷积神经⽹络的垃圾分类识别⽅法。
该⽅法只需要对图像进⾏简单的预处理,CNN模型便能够⾃动提取图像特征且池化过程能够减少参数数量,降低计算的复杂度,实验结果表明卷积神经⽹络,能克服传统图像分类算法的诸多缺点，当然更为复杂的模型等待⼤家去实验研究。
但是⽬前认为采⽤VGG或者global 池化⽅式可能效果更好⼀点。
⼆、卷积神经⽹络CNN卷积神经⽹络（Convolutional Neural Networks / CNNs / ConvNets）与普通神经⽹络⾮常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。
每个神经元都接收⼀些输⼊，并做⼀些点积计算，输出是每个分类的分数，普通神经⽹络⾥的⼀些计算技巧到这⾥依旧适⽤。
所以哪⾥不同呢？卷积神经⽹络默认输⼊是图像，可以让我们把特定的性质编码⼊⽹络结构，使是我们的前馈函数更加有效率，并减少了⼤量参数。
具有三维体积的神经元(3D volumes of neurons)卷积神经⽹络利⽤输⼊是图⽚的特点，把神经元设计成三个维度 ： width, height, depth(注意这个depth不是神经⽹络的深度，⽽是⽤来描述神经元的) 。
⽐如输⼊的图⽚⼤⼩是 32 × 32 × 3 (rgb)，那么输⼊神经元就也具有 32×32×3 的维度。
BP神经网络实验详解(MATLAB实现)
BP神经网络实验详解（MATLAB实现）BP（Back Propagation）神经网络是一种常用的人工神经网络结构，用于解决分类和回归问题。
在本文中，将详细介绍如何使用MATLAB实现BP神经网络的实验。
首先，需要准备一个数据集来训练和测试BP神经网络。
数据集可以是一个CSV文件，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。
一般来说，数据集应该被分成训练集和测试集，用于训练和测试模型的性能。
在MATLAB中，可以使用`csvread`函数来读取CSV文件，并将数据集划分为输入和输出。
假设数据集的前几列是输入特征，最后一列是输出。
可以使用以下代码来实现：```matlabdata = csvread('dataset.csv');input = data(:, 1:end-1);output = data(:, end);```然后，需要创建一个BP神经网络模型。
可以使用MATLAB的`patternnet`函数来创建一个全连接的神经网络模型。
该函数的输入参数为每个隐藏层的神经元数量。
下面的代码创建了一个具有10个隐藏神经元的单隐藏层BP神经网络：```matlabhidden_neurons = 10;net = patternnet(hidden_neurons);```接下来，需要对BP神经网络进行训练。
可以使用`train`函数来训练模型。
该函数的输入参数包括训练集的输入和输出，以及其他可选参数，如最大训练次数和停止条件。
下面的代码展示了如何使用`train`函数来训练模型：```matlabnet = train(net, input_train, output_train);```训练完成后，可以使用训练好的BP神经网络进行预测。
可以使用`net`模型的`sim`函数来进行预测。
下面的代码展示了如何使用`sim`函数预测测试集的输出：```matlaboutput_pred = sim(net, input_test);```最后，可以使用各种性能指标来评估预测的准确性。
神经网络及深度学习(包含matlab代码).pdf
神经网络及深度学习(包含matlab代码).pdf
神经网络可以使用中间层构建出多层抽象，正如在布尔电路中所做的那样。
如果进行视觉模式识别，那么第1 层的神经元可能学会识别边；第2 层的神经元可以在此基础上学会识别更加复杂的形状，例如三角形或矩形；第3 层将能够识别更加复杂的形状，以此类推。
有了这些多层抽象，深度神经网络似乎可以学习解决复杂的模式识别问题。
正如电路示例所体现的那样，理论研究表明深度神经网络本质上比浅层神经网络更强大。
《深入浅出神经网络与深度学习》PDF+代码分析
《深入浅出神经网络与深度学习》PDF中文，249页；PDF英文，292页；配套代码。
提取码: 6sgh
以技术原理为导向，辅以MNIST 手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。
学完后，将能够通过编写Python 代码来解决复杂的模式识别问题。
Matlab中的神经网络算法实现指南
Matlab中的神经网络算法实现指南1. 引言神经网络是一种基于生物神经系统的模型，旨在模拟人脑的学习和决策过程。
在现代机器学习领域，神经网络被广泛应用于图像识别、语言处理、预测分析等各种任务中。
而Matlab作为一种功能强大的数值计算和可视化软件，提供了丰富的神经网络工具箱，可以帮助开发人员快速实现和调试各种神经网络算法。
本文将介绍Matlab中的神经网络工具箱，并提供一些实现神经网络算法的指南。
2. Matlab中的神经网络工具箱Matlab提供了一个名为"Neural Network Toolbox"的工具箱，包含了大量的函数和工具，用于构建、训练和评估神经网络模型。
该工具箱支持多种类型的神经网络结构，包括前馈神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等。
此外，Matlab还提供了各种用于优化神经网络的算法，如反向传播算法、遗传算法等。
3. 构建神经网络模型在Matlab中，我们可以使用"feedforwardnet"函数来构建一个前馈神经网络模型。
该函数接受一个包含神经网络层结构的向量作为输入参数，并返回一个神经网络对象。
我们可以通过修改这个向量的元素来调整神经网络的结构和参数。
例如，下面的代码展示了如何构建一个包含两个隐藏层的前馈神经网络模型：```matlabnet = feedforwardnet([10, 5]);```4. 导入和预处理数据导入和预处理数据对于构建和训练神经网络模型至关重要。
Matlab提供了各种用于数据导入和预处理的函数和工具。
例如，可以使用"csvread"函数来导入CSV 格式的数据文件；可以使用"mapminmax"函数来对数据进行归一化处理；可以使用"splittingData"函数将数据划分为训练集、验证集和测试集等。
5. 为神经网络模型训练数据在Matlab中，我们可以通过调用"train"函数来训练神经网络模型。
matlab训练神经网络分类器方法,用神经网络做训练和分类的matlab代码
matlab训练神经⽹络分类器⽅法,⽤神经⽹络做训练和分类的matlab代码close allclear allclcx=xlsread('training_data.xls',['B2:G401']);y=xlsread('training_data.xls',['I2:K401']);inputs = x';targets = y';% 创建⼀个模式识别⽹络(两层BP⽹络)，同时给出中间层神经元的个数，这⾥使⽤20hiddenLayerSize = 20;net = patternnet(hiddenLayerSize);% 对数据进⾏预处理，这⾥使⽤了归⼀化函数(⼀般不⽤修改)% For a list of all processing functions type: help nnprocessnet.inputs{1}.processFcns = {'removeconstantrows','mapminmax'};net.outputs{2}.processFcns = {'removeconstantrows','mapminmax'};% 把训练数据分成三部分，训练⽹络、验证⽹络、测试⽹络% For a list of all data division functions type: help nndividenet.divideFcn = 'dividerand'; % Divide data randomlynet.divideMode = 'sample'; % Divide up every samplenet.divideParam.trainRatio = 70/100;net.divideParam.valRatio = 15/100;net.divideParam.testRatio = 15/100;% 训练函数% For a list of all training functions type: help nntrainnet.trainFcn = 'trainlm'; % Levenberg-Marquardt% 使⽤均⽅误差来评估⽹络% For a list of all performance functions type: help nnperformancenet.performFcn = 'mse'; % Mean squared error% 画图函数% For a list of all plot functions type: help nnplotnet.plotFcns = {'plotperform','plottrainstate','ploterrhist', ...'plotregression', 'plotfit'};% 开始训练⽹络(包含了训练和验证的过程)[net,tr] = train(net,inputs,targets);% 测试⽹络outputs = net(inputs);errors = gsubtract(targets,outputs);performance = perform(net,targets,outputs)% 获得训练、验证和测试的结果trainTargets = targets .* tr.trainMask{1};valTargets = targets .* tr.valMask{1};testTargets = targets .* tr.testMask{1};trainPerformance = perform(net,trainTargets,outputs) valPerformance = perform(net,valTargets,outputs) testPerformance = perform(net,testTargets,outputs)% 可以查看⽹络的各个参数view(net)% 根据画图的结果，决定是否满意% Uncomment these lines to enable various plots. figure, plotperform(tr)figure, plottrainstate(tr)figure, plotconfusion(targets,outputs)figure, ploterrhist(errors)%如果你对该次训练满意，可以保存训练好⽹络save('training_net.mat','net','tr');下⾯是⽤来分类的代码clear allclose allclcload 'training_net.mat'%% You can change the filename, sheet name, and range %导⼊测试数据new_input = xlsread('new_data.xls',['A2:F25']);new_output = round(net(new_input'));xlswrite('new_data.xls',new_output','result','G2');%把⼆进制转换成对应的类别。
神经网络算法例题（题目和解答以及Matlab代码）
神经⽹络算法例题（题⽬和解答以及Matlab代码）题⽬：采⽤贝叶斯正则化算法提⾼BP⽹络的推⼴能⼒，⽤来训练BP⽹络，使其能够拟合某⼀附加⽩噪声的正弦样本数据。
解答：采⽤贝叶斯正则化算法‘trainbr’训练BP⽹络，⽬标误差goal=1×10^-3，学习率lr=0.05,最⼤迭代次数epochs=500，拟合附加有⽩噪声的正弦样本数据，拟合数据均⽅根误差为0.0054，拟合后的图形⽤以下代码可以得出。
Matalb代码：clear all;%清除所有变量close all;%清图clc;%清屏%定义训练样本⽮量 Ｐ为输⼊⽮量P=[-1:0.05:1];%T为⽬标⽮量T=sin(2*pi*P)+0.1*randn(size(P));%绘制样本数据点figureplot(P,T,'+');hold on;plot(P,sin(2*pi*P),':');%绘制不含噪声的正弦曲线net=newff(minmax(P),[20,1],{'tansig','purelin'});%采⽤贝叶斯正则化算法TRAINBRnet.trainFcn='trainbr';%设置训练参数net.trainParam.show=50;%显⽰中间结果的周期net.trainParam.lr=0.05;%学习率net.trainParam.epochs=500;%最⼤迭代次数net.trainParam.goal=1e-3;%⽬标误差%⽤相应算法训练BP⽹络[net,tr]=train(net,P,T);%对BP⽹络进⾏仿真A=sim(net,P);%计算仿真误差E=T-A;MSE=mse(E);%绘制匹配结果曲线plot(P,A,P,T,'+',P,sin(2*pi*P),':');legend('样本点','标准正弦曲线','拟合正弦曲线');。
BP神经网络的设计实例(MATLAB编程)
神经网络的设计实例(MATLAB编程)例1 采用动量梯度下降算法训练BP 网络。
训练样本定义如下：输入矢量为p =[-1 -2 3 1-1 1 5 -3]目标矢量为t = [-1 -1 1 1]解：本例的MATLAB 程序如下：close allclearecho onclc% NEWFF——生成一个新的前向神经网络% TRAIN——对BP 神经网络进行训练% SIM——对BP 神经网络进行仿真pause% 敲任意键开始clc% 定义训练样本P=[-1, -2, 3, 1; -1, 1, 5, -3]; % P 为输入矢量T=[-1, -1, 1, 1]; % T 为目标矢量pause;clc% 创建一个新的前向神经网络net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值inputWeights=net.IW{1,1}inputbias=net.b{1}% 当前网络层权值和阈值layerWeights=net.LW{2,1}layerbias=net.b{2}pauseclc% 设置训练参数net.trainParam.show = 50;net.trainParam.lr = 0.05;net.trainParam.mc = 0.9;net.trainParam.epochs = 1000;net.trainParam.goal = 1e-3;pauseclc% 调用TRAINGDM 算法训练BP 网络[net,tr]=train(net,P,T);pauseclc% 对BP 网络进行仿真A = sim(net,P)% 计算仿真误差E = T - AMSE=mse(E)pauseclcecho off例2 采用贝叶斯正则化算法提高BP 网络的推广能力。
在本例中，我们采用两种训练方法，即L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。
模糊神经和模糊聚类的MATLAB实现
模糊神经和模糊聚类的MATLAB实现模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks)是一种结合了模糊逻辑和神经网络的方法，用于处理不确定性和模糊性问题。
它具有模糊逻辑的灵活性和神经网络的学习和优化能力。
在MATLAB中，可以使用Fuzzy Logic Toolbox来实现模糊神经网络。
下面将介绍如何使用MATLAB实现模糊神经网络。
首先，我们需要定义输入和输出的模糊集合。
可以使用Fuzzy Logic Toolbox提供的各种方法来定义模糊集合的隶属函数，例如使用trimf定义三角隶属函数或者使用gaussmf定义高斯隶属函数。
```input1 = trimf(inputRange, [a1, b1, c1]);input2 = gaussmf(inputRange, [mean, sigma]);output = trapmf(outputRange, [d1, e1, f1, g1]);```接下来，可以使用FIS Editor界面来创建和训练模糊神经网络。
在MATLAB命令窗口中输入fuzzy命令即可打开FIS Editor界面。
在FIS Editor界面中，可以添加输入和输出变量，并设置它们的隶属函数。
然后，可以添加规则来定义输入与输出之间的关系。
规则的形式可以使用自然语言或者模糊规则表达式(Fuzzy Rule Expression)。
训练模糊神经网络可以使用基于模糊神经网络的系统识别方法。
在MATLAB中，可以使用anfis函数来进行自适应网络训练。
anfis函数可以根据训练数据自动调整隶属函数参数和规则权重，以优化模糊神经网络的性能。
```fis = anfis(trainingData);```使用trainfis命令可以将训练好的模糊神经网络应用于新的数据。
trainfis命令将输入数据映射到输出模糊集中，并使用模糊推理进行预测。
输出结果是一个模糊集，可以使用defuzz命令对其进行模糊化。
matlab里边net函数的用法
Matlab是一种常用的科学计算软件，它提供了丰富的函数和工具箱，用于进行数据处理、图像处理、数值计算等各种科学计算任务。
其中，net函数是Matlab中的一个重要函数，它可以用来构建和训练神经网络模型，是进行机器学习和深度学习任务的重要工具之一。
在本文中，我们将重点介绍Matlab中net函数的用法，包括如何创建神经网络模型、如何进行训练和预测，以及如何对模型进行评估和优化。
希望通过本文的介绍，读者能够更加深入地了解Matlab中net 函数的用法，从而能够更加熟练地使用这一强大的工具进行科学计算和研究。
一、net函数的基本用法在Matlab中，我们可以使用net函数来创建一个神经网络模型。
我们需要定义网络的结构，包括输入层的神经元数目、隐藏层的神经元数目、输出层的神经元数目等。
我们可以使用net函数来创建一个空白的神经网络模型，如下所示：net = newff(minmax(input),[10 1], {'tansig' 'purelin'}, 'tr本人nlm', 'learngdm', 'mse');在上面的代码中，我们首先使用newff函数来创建一个空白的神经网络模型。
其中，minmax(input)表示输入数据的范围，[10 1]表示隐藏层和输出层的神经元数目，{'tansig' 'purelin'}表示隐藏层和输出层的激活函数，'tr本人nlm'表示训练函数，'learngdm'表示学习函数，'mse'表示性能函数。
二、net函数的训练与预测在创建好神经网络模型之后，我们需要对模型进行训练，以便使其能够对输入数据进行预测。
在Matlab中，我们可以使用tr本人n函数来对神经网络模型进行训练，如下所示：net = tr本人n(net,input,target);在上面的代码中，我们使用tr本人n函数对神经网络模型net进行训练，其中input表示训练数据的输入，target表示训练数据的输出。
matlab各种分类方法和降维方法
matlab各种分类方法和降维方法一、分类方法1.决策树分类：Matlab的决策树分类器可用于构建分类模型。
通过提供训练数据和目标标签，模型可以学习并生成分类规则，用于对新数据的分类。
2.支持向量机（SVM）分类：SVM是一种基于统计学习理论的分类方法，可以处理高维、复杂的数据。
Matlab的SVM工具箱提供了构建SVM模型的功能。
3.神经网络分类：神经网络是一种模拟人脑工作方式的算法，可用于分类、回归等任务。
Matlab的神经网络工具箱提供了多种神经网络模型，如多层感知器（MLP）等。
4.k-最近邻（k-NN）分类：k-NN是一种基于实例的学习算法，通过比较待分类项与已知类别的项，确定其所属类别。
Matlab的k-NN分类器可用于构建分类模型。
5.随机森林分类：随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，通过组合多个决策树的预测结果，提高模型的性能和稳定性。
Matlab 的随机森林分类器可用于构建分类模型。
二、降维方法1.主成分分析（PCA）：PCA是一种常用的降维方法，通过最大化数据方差的方式来选择新的坐标系，将原始数据投影到低维空间中。
Matlab的PCA工具箱提供了实现PCA的功能。
2.独立成分分析（ICA）：ICA是一种用于分离混合信号的方法，通过最大化数据中非高斯性的方式，将数据降维并分离出各成分。
Matlab的独立成分分析工具箱提供了实现ICA的功能。
3.线性判别分析（LDA）：LDA是一种用于二分类问题的降维方法，通过在样本间找到一个最优的超平面，将高维数据降维到二维空间中，提高分类的效率和准确性。
Matlab的线性判别分析工具箱提供了实现LDA的功能。
4.t-分布邻域嵌入（t-SNE）：t-SNE是一种非线性降维方法，通过将高维数据映射到低维空间中，保留数据的分布和结构信息，用于可视化数据分析。
Matlab的t-SNE工具箱提供了实现t-SNE的功能。
在使用这些方法时，需要注意选择适合的数据和任务，并进行适当的参数调整和模型评估，以确保得到准确和可靠的分类或降维结果。
matlab 通用神经网络代码
matlab 通用神经网络代码学习了一段时间的神经网络,总结了一些经验,在这愿意和大家分享一下,希望对大家有帮助,也希望大家可以把其他神经网络的通用代码在这一起分享感应器神经网络、线性网络、BP神经网络、径向基函数网络%通用感应器神经网络。
P=[ -40; 1 50];%输入向量T=[1 1 0 0 1];%期望输出plotpv(P,T);%描绘输入点图像net=newp([-40 1;-1 50],1);%生成网络，其中参数分别为输入向量的范围和神经元感应器数量hold onlinehandle=plotpc{1},{1});a=1:25%训练次数[net,Y,E]=adapt(net,P,T);linehandle=plotpc{1},{1},linehandle);drawnow;end%通用newlin程序%通用线性网络进行预测time=0::5;T=sin(time*4*pi);Q=length(T);P=zeros(5,Q);%P中存储信号T的前5(可变，根据需要而定)次值，作为网络输入。
P(1,2:Q)=T(1,1:(Q-1));P(2,3:Q)=T(1,1:(Q-2));P(3,4:Q)=T(1,1:(Q-3));P(4,5:Q)=T(1,1:(Q-4));P(5,6:Q)=T(1,1:(Q-5));plot(time,T)%绘制信号T曲线xlabel('时间');ylabel('目标信号');title('待预测信号');net=newlind(P,T);%根据输入和期望输出直接生成线性网络a=sim(net,P);%网络测试figure(2)plot(time,a,time,T,'+')xlabel('时间');ylabel('输出-目标+');title('输出信号和目标信号');e=T-a;figure(3)plot(time,e)hold onplot([min(time) max(time)],[0 0],'r:')%可用plot(x,zeros(size(x)),'r:')代替hold offxlabel('时间');ylabel('误差');title('误差信号');%通用BP神经网络P=[-1 -1 2 2;0 5 0 5];t=[-1 -1 1 1];net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');%输入参数依次为:'样本P范围',[各层神经元数目],{各层传递函数},'训练函数'%训练函数traingd--梯度下降法，有7个训练参数.%训练函数traingdm--有动量的梯度下降法,附加1个训练参数mc(动量因子，缺省为%训练函数traingda--有自适应lr的梯度下降法,附加3个训练参数:lr_inc(学习率增长比，缺省为;% lr_dec(学习率下降比，缺省为;max_perf_inc(表现函数增加最大比，缺省为%训练函数traingdx--有动量的梯度下降法中赋以自适应lr的方法，附加traingdm和traingda 的4个附加参数%训练函数trainrp--弹性梯度下降法,可以消除输入数值很大或很小时的误差，附加4个训练参数:% delt_inc(权值变化增加量，缺省为;delt_dec(权值变化减小量，缺省为;% delta0(初始权值变化，缺省为;deltamax(权值变化最大值,缺省为% 适合大型网络%训练函数traincgf--Fletcher-Reeves共轭梯度法;训练函数traincgp--Polak-Ribiere共轭梯度法; %训练函数traincgb--Powell-Beale共轭梯度法%共轭梯度法占用存储空间小,附加1训练参数searchFcn(一维线性搜索方法,缺省为srchcha);缺少1个训练参数lr%训练函数trainscg--量化共轭梯度法,与其他共轭梯度法相比，节约时间.适合大型网络% 附加2个训练参数:sigma(因为二次求导对权值调整的影响参数，缺省为; % lambda(Hessian阵不确定性调节参数，缺省为% 缺少1个训练参数:lr%训练函数trainbfg--BFGS拟牛顿回退法,收敛速度快,但需要更多内存,与共轭梯度法训练参数相同,适合小网络%训练函数trainoss--一步正割的BP训练法,解决了BFGS消耗内存的问题,与共轭梯度法训练参数相同%训练函数trainlm--Levenberg-Marquardt训练法,用于内存充足的中小型网络net=init(net);%最大训练次数(前缺省为10,自trainrp后，缺省为100)%学习率(缺省为%限时训练迭代过程(NaN表示不显示，缺省为25)%训练要求精度(缺省为0)% 最大失败次数(缺省为5)% 最小梯度要求(前缺省为1e-10，自trainrp后，缺省为1e-6)% 最大训练时间(缺省为inf)[net,tr]=train(net,P,t); %网络训练a=sim(net,P) %网络仿真%通用径向基函数网络——%其在逼近能力,分类能力,学习速度方面均优于BP神经网络%在径向基网络中,径向基层的散步常数是spread的选取是关键%spread越大,需要的神经元越少,但精度会相应下降,spread的缺省值为1%可以通过net=newrbe(P,T,spread)生成网络,且误差为0%可以通过net=newrb(P,T,goal,spread)生成网络,神经元由1开始增加,直到达到训练精度或神经元数目最多为止%GRNN网络,迅速生成广义回归神经网络(GRNN)P=[4 5 6];T=[ ];net=newgrnn(P,T);%仿真验证p=;v=sim(net,p)%PNN网络,概率神经网络P=[0 0 ;1 1;0 3;1 4;3 1;4 1;4 3]';Tc=[1 1 2 2 3 3 3];%将期望输出通过ind2vec()转换,并设计、验证网络T=ind2vec(Tc);net=newpnn(P,T);Y=sim(net,P);Yc=vec2ind(Y)%尝试用其他的输入向量验证网络P2=[1 4;0 1;5 2]';Y=sim(net,P2);Yc=vec2ind(Y)%应用newrb()函数构建径向基网络,对一系列数据点进行函数逼近P=-1::1;T=[ ......];%绘制训练用样本的数据点plot(P,T,'r*');title('训练样本');xlabel('输入向量P');ylabel('目标向量T');%设计一个径向基函数网络，网络有两层,隐层为径向基神经元,输出层为线性神经元%绘制隐层神经元径向基传递函数的曲线p=-3:.1:3;a=radbas(p);plot(p,a)title('径向基传递函数')xlabel('输入向量p')%隐层神经元的权值、阈值与径向基函数的位置和宽度有关,只要隐层神经元数目、权值、阈值正确,可逼近任意函数%例如a2=radbas;a3=radbas(p+2);a4=a+a2*+a3*;plot(p,a,'b',p,a2,'g',p,a3,'r',p,a4,'m--')title('径向基传递函数权值之和')xlabel('输入p');ylabel('输出a');%应用newrb()函数构建径向基网络的时候,可以预先设定均方差精度eg以及散布常数sceg=;sc=1; %其值的选取与最终网络的效果有很大关系,过小造成过适性,过大造成重叠性net=newrb(P,T,eg,sc);%网络测试plot(P,T,'*')xlabel('输入');X=-1:.01:1;Y=sim(net,X);hold onplot(X,Y);hold offlegend('目标','输出')%应用grnn进行函数逼近P=[1 2 3 4 5 6 7 8];T=[0 1 2 3 2 1 2 1];plot(P,T,'.','markersize',30)axis([0 9 -1 4])title('待逼近函数')xlabel('P')ylabel('T')%网络设计%对于离散数据点,散布常数spread选取比输入向量之间的距离稍小一些spread=;net=newgrnn(P,T,spread);%网络测试A=sim(net,P);hold onoutputline=plot(P,A,'o','markersize',10,'color',[1 0 0]);title('检测网络')xlabel('P')ylabel('T和A')%应用pnn进行变量的分类P=[1 2;2 2;1 1]; %输入向量Tc=[1 2 3]; %P对应的三个期望输出%绘制出输入向量及其相对应的类别plot(P(1,:),P(2,:),'.','markersize',30)for i=1:3text(P(1,i)+,P(2,i),sprintf('class %g',Tc(i))) endaxis([0 3 0 3]);title('三向量及其类别')xlabel('P(1,:)')ylabel('P(2,:)')%网络设计T=ind2vec(Tc);spread=1;net=newgrnn(P,T,speard);%网络测试A=sim(net,P);Ac=vec2ind(A);%绘制输入向量及其相应的网络输出plot(P(1,:),P(2,:),'.','markersize',30)for i=1:3text(P(1,i)+,P(2,i),sprintf('class %g',Ac(i))) endaxis([0 3 0 3]);title('网络测试结果')xlabel('P(1,:)')ylabel('P(2,:)')。
bpnn的matlab代码
bpnn的matlab代码BPNN（Back Propagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络模型，被广泛应用于数据分类、预测以及识别等场景中。
本文将为大家介绍BPNN的matlab代码及其实现过程。
1. BPNN模型原理BPNN模型是一种典型的前向反馈神经网络模型，其原理主要包括以下三个方面：（1）神经元模型：BPNN模型的一个关键点是神经元模型的选择，常用的神经元模型包括Sigmoid神经元与双曲正切神经元。
（2）网络拓扑结构：BPNN模型的网络拓扑结构包括输入层、隐含层以及输出层三个层次。
（3）误差反向传播算法：BPNN模型采用误差反向传播算法，通过梯度下降法不断调整神经元的权重和偏置项，从而减少误差。
2. BPNN模型的matlab实现BPNN模型的matlab实现主要包括以下几个步骤：（1）数据预处理：首先需要对训练数据进行标准化处理，以免数据过大或者过小。
（2）参数设置：设置神经元模型、网络拓扑结构、学习速率以及训练次数等参数。
（3）初始化权重和偏置项：BPNN模型的初始权重和偏置项一般采用随机赋值法。
（4）正向传播和误差反向传播：通过正向传播计算输出层的结果，再通过误差反向传播调整节点的权重和偏置项。
（5）训练模型：采用矩阵运算的方式不断训练模型，直到模型收敛。
（6）模型预测：使用预测数据测试模型，评估模型的性能。
3. BPNN模型的优化为了提高BPNN模型的训练效率和预测准确率，可以针对以下两个方面进行优化：（1）优化算法：BPNN模型的误差反向传播算法可以选择其他更加高效的算法，如基于共轭梯度的误差反向传播算法、牛顿-拉夫森算法等。
（2）特征选择：通过选择较为重要的特征量，可以减少输入层的维数，从而降低计算复杂度，提高模型的性能。
4. 总结BPNN模型是一种常用的人工神经网络模型，其实现过程主要包括数据预处理、参数设置、初始化权重和偏置项、正向传播和误差反向传播、训练模型以及模型预测。
【完整注释MATLAB版】PNN神经网络分类程序代码-带数据可运行
%% 清空环境变量clearclose allclcwarning off%% 数据载入data=xlsread('数据.xlsx');data=data(randperm(size(data,1)),:); %此行代码用于打乱原始样本，使训练集测试集随机被抽取，有助于更新预测结果，选取合适的数据集划分方式。
可以删掉这行代码，不影响程序。
%% 选取训练数据和测试数据input=data(:,1:end-1);output=data(:,end);m=100; %训练的样本数目input_train=input(1:m,:)';output_train=output(1:m)';input_test=input(m+1:end,:)';output_test=output(m+1:end)';%% 数据归一化%输入需要归一化｜输出不须归一化需要转成向量格式[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);%归一化到[-1,1]之间，inputps用来作下一次同样的归一化inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);% 对测试样本数据进行归一化%类别转换为向量T=ind2vec(output_train);%% 使用newpnn函数建立PNNSpread=0.8;net=newpnn(inputn,T,Spread);%% 训练数据回代查看网络的分类效果Y=sim(net,input_train);%网络输出向量转换为类别Yc=vec2ind(Y);Arightratio=sum(output_train==Yc)/length(output_train); %计算预测的确率%% 网络测试Y2=sim(net,inputn_test);Y2c=vec2ind(Y2);AArightratio=sum(output_test==Y2c)/length(output_test); %计算预测的确率%% 作图%网络对训练数据分类效果figurestem(1:length(Yc),Yc,'bo')hold onstem(1:length(Yc),output_train,'r*')title('PNN 网络训练后的效果')legend('预测类别','真实类别')xlabel('样本编号')ylabel('分类结果')set(gca,'fontsize',12)figureH=Yc-output_train;stem(H)title('PNN 网络训练后的误差图')xlabel('样本编号')ylabel('误差')set(gca,'fontsize',12)%网络对测试数据分类效果figurestem(1:length(Y2c),Y2c,'b^')hold onstem(1:length(Y2c),output_test,'r*')title({'PNN 网络的预测效果',['测试集正确率= ',num2str(rightratio*100),' %']}) xlabel('预测样本编号')ylabel('分类结果')legend('预测类别','真实类别')set(gca,'fontsize',12)%输出准确率disp('---------------------------测试准确率-------------------------')disp(rightratio)%% 算法咨询% 注可以删掉以下命令不影响本程序consult()将表格另存为“数据.xlsx”，与主程序同一文件夹。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
% 获得训练、验证和测试的结果
trainTargets = targets .* tr.trainMask{1};
valTargets = targets .* tr.valMask{1};
testTargets = targets .* tr.testMask{1};
trainPerformance = perform(net,trainTargets,outputs)
net.divideParam.trainRatio = 70/100;
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;
% 训练函数
% For a list of all training functions type: help nntrain
% 画图函数
% For a list of all plot functions type: help nnplot
net.plotFcns = {'plotperform','plottrainstate','ploterrhist', ...
'plotregression', 'plotfit'};
% 开始训练网络（包含了训练和验证的过程）
[net,tr] = train(net,inputs,targets);
% 测试网络
outputs = net(inputs);
errors = gsubtract(targets,outputs);
performance =Fra bibliotekperform(net,targets,outputs)
close all
clear all
clc
x=xlsread('training_data.xls',['B2:G401']);
y=xlsread('training_data.xls',['I2:K401']);
inputs = x';
targets = y';
% 创建一个模式识别网络（两层BP网络），同时给出中间层神经元的个数，这里使用20
下面是用来分类的代码
clear all
close all
clc
load 'training_net.mat'
%% You can change the filename, sheet name, and range
%导入测试数据
new_input = xlsread('new_data.xls',['A2:F25']);
hiddenLayerSize = 20;
net = patternnet(hiddenLayerSize);
% 对数据进行预处理，这里使用了归一化函数（一般不用修改）
% For a list of all processing functions type: help nnprocess
valPerformance = perform(net,valTargets,outputs)
testPerformance = perform(net,testTargets,outputs)
% 可以查看网络的各个参数
view(net)
% 根据画图的结果，决定是否满意
% Uncomment these lines to enable various plots.
new_output = round(net(new_input'));
xlswrite('new_data.xls',new_output','result','G2');
%把二进制转换成对应的类别
new_output=new_output';
[r c]=size(new_output);
%% End of Change
figure, plotperform(tr)
figure, plottrainstate(tr)
figure, plotconfusion(targets,outputs)
figure, ploterrhist(errors)
%如果你对该次训练满意，可以保存训练好网络
save('training_net.mat','net','tr');
net.trainFcn = 'trainlm'; % Levenberg-Marquardt
% 使用均方误差来评估网络
% For a list of all performance functions type: help nnperformance
net.performFcn = 'mse'; % Mean squared error
net.inputs{1}.processFcns = {'removeconstantrows','mapminmax'};
net.outputs{2}.processFcns = {'removeconstantrows','mapminmax'};
% 把训练数据分成三部分，训练网络、验证网络、测试网络
my_category=zeros(r,1);
for i=1:r
my_category(i,1)=4*new_output(i,1)+2*new_output(i,2)+1*new_output(i,3);
end
xlswrite('new_data.xls',my_category,'result','J2');
% For a list of all data division functions type: help nndivide
net.divideFcn = 'dividerand'; % Divide data randomly
net.divideMode = 'sample'; % Divide up every sample