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神经网络的MATLAB GUI实现

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发表于 2020-6-8 14:14 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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x
如何在matlab中通过GUI的方式来创建和训练一个神经网络?本文以一个汽油辛烷值的预测为例讲解。
0 L2 A! }2 r1 y! z+ K5 _0 N5 z- P* X4 {$ O% o5 x, G8 h% z7 R4 g$ q, z; @
首先,先将需要的数据等导入进来。
5 ?5 w7 l# y. E
  n+ @, n: Z4 v; p3 Z链接:https://pan.baidu.com/s/1wqVzwcL1xQ_Uh50XoYqyrw 密码:5wq29 t  R- x4 h2 U' c3 h: f0 X0 d

2 i* v2 L5 n7 o" z( a" A) Y0 i%% I. 清空环境变量
( ^8 v; R+ y$ R" @- _* O- Y- dclear all
6 s! r( A' s" n. i0 C. i+ lclc
9 }3 [& p) ]$ v, x5 T" M%% II. 训练集/测试集产生
* G+ z2 A7 t1 S3 H, p4 P; Y%%
/ t3 w$ u% s" F& U6 K% o0 `* s5 n% 1. 导入数据
2 q& }# |2 B. h5 i1 b  Oload spectra_data.mat* x2 T! v1 |& s1 v7 B
# E8 _$ k4 v4 \4 n5 t  l
%%0 a/ |4 J) @+ m
% 2. 随机产生训练集和测试集
1 g9 H, u: V" N% Otemp = randperm(size(NIR,1));  k' t+ H8 T8 Q3 v% C
" P" q' M4 G' |* h
% 训练集――50个样本) M% x! @$ v+ W: M! Y& `
P_train = NIR(temp(1:50),: )';
& e& R) h1 D. L9 u$ eT_train = octane(temp(1:50),: )';
; Q5 r8 T! E1 B% w
  y6 _; c, g3 n% 测试集――10个样本$ a4 b/ x7 _. B! s! p7 z# \
P_test = NIR(temp(51:end),: )';6 j6 p7 I8 V" O
T_test = octane(temp(51:end),: )';" Y0 B% e5 b2 ^* j, H
N = size(P_test,2);& E5 I; Q4 t3 K
- e6 Z% ]5 g! ]
%% III. 数据归一化
# K; P# p9 h$ F%%
: u3 `7 _+ G# A! }8 W- O% 1. 训练集4 P; r5 A4 N" A& c- [9 j  ]' g
[Pn_train,inputps] = mapminmax(P_train);4 B. G; q& M- L2 j! V6 B
Pn_test = mapminmax('apply',P_test,inputps);
' t% D9 f, _& ^! e0 _% m0 o%%
+ q! D: o) |1 v! l/ E2 x9 |% 2. 测试集, N& \  b& X1 I! `* a" \. V
[Tn_train,outputps] = mapminmax(T_train);
1 L# Z- {4 N8 `- g  K; i& C$ M4 ITn_test = mapminmax('apply',T_test,outputps);( m4 y1 r# Y! X! }
1 s, m/ l9 |/ q9 Y2 s

; n" e: k: F7 s这里,data.mat是封装好的数据,可以改换成你自己的数据。4 l3 _( ?* o& D
' w9 E( `0 L% l: d- U: b# n) E
然后通过命令启动GUI:2 H2 T" ?1 |) x0 P/ t- P
/ ~1 T; n8 ]$ t, V  `7 s

" {' ^* V0 q+ e
( U% W+ g. b- V. w先选择Import,根据图示导入我们要的数据:
3 C3 e# B/ M* J* E
2 S( K' ^( W6 F* w' c. U
1 t; G. d, m: v7 q2 ]1 U( l. A4 L" S; _
  C+ Q: Z1 @/ ~! j3 N1 g, w: L) I数据都导入后,就可以点击new来创建神经网络了。根据界面中的提示项,来设置好网络结构:
& t3 Z. I6 A. x, l
! W' w; K- r; p  R! B   d$ y1 ~( C- n4 l, ]. N+ w% Y

( |0 _- t8 K& w4 T/ X6 ncreate之后我们就可以得到这个神经网络了:
1 `* V% B" M7 V# O* n% p; q- o

/ H- G) l5 T5 |* I0 g; G% `1 h+ g* V) Y; B- P4 q( _
这里我选的是第一层10个神经元,第二层就是输出层,就一个神经元,是线性激活函数。
. {7 W8 c  @  O( I  C. ]8 i- Q* O9 e8 C
接下来就是点击上面的train选项,具体地设置一下训练的参数。2 \" e# b; ~/ Q. \1 R
0 ?6 c- T7 w6 R' G) i/ i

9 V1 J/ n" _. B: V: ?  X. n
1 z( Q6 ~: P: L设置好后,点击右下角的train network!就可以看到如下图的训练窗口了:
/ R- z- h$ K" ~4 x! Z5 ~) u/ `
, f* s7 _0 C& I' U) o3 n
  k( q& t& Q5 T
, D( z" {: X- M; s训练好后,我们就可以进行仿真的预测。选择simulate选项:, Q: u- u7 x0 U& m* Y

3 u  n' s8 h- {; ?4 Y
1 o! D$ s* I/ o3 c0 B6 v
# p4 _( l9 r+ Y1 |5 g. @$ {仿真结束后,可以查看结果了:
6 Q+ Z! x% b7 u! k0 a8 I" r# c7 V* I# X' `5 }' v7 O& r' m! [- }5 \
( w; b% H: t& m6 s0 q8 ]9 j/ ?

0 O& T$ k2 o- H# Y  f' {7 k  e接下来你看工作区就能找到结果已经导出了。/ t& [% _" j/ `
: {* e/ A: ]# Y3 ^# Y. e1 e' {
这个例子中,我输入一个这样的命令来更方便地查看结果:
5 u  ~0 ~7 q' R& }8 D0 z6 X6 R3 ?- g
[Tn_test' network1_outputs' network1_errors']
8 W; S# T# S& r" d
% Z, R1 B# W0 N8 k- n
3 i" Q. |' M% W$ @
; U2 Y% j% z6 ]9 M- t9 h, d6 n这就是一个简单操作流程了。
$ @: O# T& F+ m) ~& H; ?6 Q2 s# Q/ X5 L" z
其实也无非是数据的导入、点击几个按钮完成训练、测试过程,然后查看结果罢了。
, ~* y1 C: G! R) z
- e& K5 c. L+ Q& g1 Z: d小伙伴们动手试一试吧!6 u6 c8 H) \- R+ I
2 M& u+ p# B# k6 c6 o
( ^! Z5 o$ I. N5 C- e9 C& x  K
6 L9 g5 B& O% [0 o+ n, J

6 y# o( \/ H( T% ^2 j7 D5 [& g3 w
" `6 u4 U1 p: }2 M% ~% d- h
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