matlab 分类神经网络,图事-matlab之神经网络分类

工具是matlab,excel

目的: p1数据集是10类,p2数据集是01类  ,训练一个神经网络将这两个数据集区分开。以后的测试数据输入神经网络后能分到对应的类。

一 训练数据准备

x1             x2

0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png

y1             y2

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ps:从excle中读取数据p1=xlsread('data.xlsx','sheet1','A2:B11')其他类似.

二 数据转换

(1 )p1和p2两组数据合并  p=[p1 ;p2]

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将15*2的矩阵转置,p=p'

p1和p2对应输出的目标y1,y2,合并并转置成goal

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此时输入数据是p,目标是goal,开始构建BP神经网络

三 BP神经网络

(1)创建一个前向反馈后向传播神经网络-即BP神经网络

net=newff(pr,[3,2],{'logsig','logsig'});

%设置训练参数

net.trainParam.show = 10;

net.trainParam.lr = 0.05;

net.trainParam.goal = 1e-10;

net.trainParam.epochs = 50000;

view(net) 显示神经网络结构:

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(2)训练网络

net = train(net,p,goal);

(3)测试网络

测试数据 x=[1.24 1.80;1.28 1.84;1.40 2.04]';

%测试训练结果,,显示混合矩阵

y1=sim(net,p1') ;plotconfusion(y1,p1')

y2=sim(net,p2')  ;plotconfusion(y2,p2')

y=sim(net,x)  ;plotconfusion(y,x)

输入x,网络输出y,混合矩阵

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end!

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