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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。
- }2 g3 }2 s8 |/ }! W! y3 K& L' I9 p8 @) c1 O
首先,先将需要的数据等导入进来。; A1 ]0 ]8 u/ a% ]8 k+ a+ _( ~/ K

; p+ q4 T/ g1 ^: l& U! ]链接:https://pan.baidu.com/s/1wqVzwcL1xQ_Uh50XoYqyrw 密码:5wq2
+ Q) m+ ^& o7 y! r' G% c' `, z. F+ u
%% I. 清空环境变量
; [% b) D* F2 sclear all
$ _+ R; Z% {; h/ f9 d( P5 T8 j$ Bclc
) p- X7 R" r) y$ H%% II. 训练集/测试集产生, V* e% V- R5 y) Q+ |+ v- g% S4 r
%%
: z% X) }" c. \4 D3 |. R2 g! ?2 b" J% 1. 导入数据6 i# f9 @' `# {' e3 O- e
load spectra_data.mat
, o/ [- \! J& w: k& q/ [; }% \4 C5 [7 q1 Z0 \: f( u9 q, k
%%  @# s( t7 P+ f( P+ L: A
% 2. 随机产生训练集和测试集$ v5 b' |: q5 D
temp = randperm(size(NIR,1));- T* i; e9 W& m6 r- s
  D* M* V5 X9 U- l0 M5 e
% 训练集――50个样本4 V- d. F+ \; I2 G6 z
P_train = NIR(temp(1:50),: )';
7 y6 U0 H4 L3 y0 S6 sT_train = octane(temp(1:50),: )';
# e4 G1 v9 a: O: L. P, O$ }6 [5 r8 `5 H# m0 b# x
% 测试集――10个样本; B$ B5 [, i* h5 I/ ^
P_test = NIR(temp(51:end),: )';
. N2 S& @0 Q/ O1 F# d3 ^" ^# f, TT_test = octane(temp(51:end),: )';
5 b- K% L8 ^2 V  k- \" gN = size(P_test,2);
) A% ^" u( T  P0 ]! g
5 c* M  |8 f$ _* j%% III. 数据归一化) p+ O$ {# h* ~" T
%%
3 M) [" Q. d# j. V$ P8 t% 1. 训练集
. |/ k3 Z, `4 d; k[Pn_train,inputps] = mapminmax(P_train);
* M8 J3 Z) l" c6 g: aPn_test = mapminmax('apply',P_test,inputps);
2 E2 h5 z- b. n. o  U%%7 h5 _4 C5 b  e) _  f3 b9 M
% 2. 测试集  {/ A9 z; m# R% u
[Tn_train,outputps] = mapminmax(T_train);
9 g5 {5 K7 C' W# a( Q( A' }Tn_test = mapminmax('apply',T_test,outputps);) P  j# E, O( {# ~6 a$ R/ a% ]

  W4 N6 d5 V/ T
1 l3 z7 q2 m1 t, J% k9 i这里,data.mat是封装好的数据,可以改换成你自己的数据。* O9 F4 j9 C% X0 W+ S' U- P
4 @& G( D9 y* ]5 Q( W: j4 o
然后通过命令启动GUI:
2 R* }0 y& o# y: ?4 u4 ]# H' E
. B6 q( f; T2 N2 v1 g1 |
( y+ Q$ }; o0 i% u# r. S; Q
  A% v8 O# U& w- y先选择Import,根据图示导入我们要的数据:
% \' c: R6 N) i; [0 u, s# g# O4 p3 m. `! x
# e1 P6 M$ \; _5 ^0 f# S8 _

+ `1 D( `: L2 }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:
0 ^! s, m  E! i" |8 x
4 L' N* {( e/ G% j
: e( k  y% ^4 u$ E: \
$ z* N% e1 X7 d% G+ U. @create之后我们就可以得到这个神经网络了:
) c. x: Q) g$ i6 P$ {4 |' a8 d5 L- z7 p& i* }7 s" d7 I
9 S3 u3 q% `/ x' D7 v8 a! S
; e" P" W7 I5 G
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。
  N* |0 v" [# T* Q! M( j' R8 l- t
7 g5 Q$ l% z, h1 G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。0 M1 z. ]5 _$ G( i* `
+ P9 |/ b) S+ l9 c  C# P' e
/ ]3 ~3 K- B" E7 J* U9 |/ }0 i

. `7 b  \. h. p  o$ j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:4 s' R* i7 s: D. [: W
/ O1 {  ^- j* X4 f/ M) T
- r' h) p5 x: t& s* e
/ G2 w8 W7 Y- j4 r8 [3 F+ j4 H
训练好后,我们就可以进行仿真的预测。选择simulate选项:
) z$ Y1 ^4 L' Z; X  ^/ F% o+ T& P* U. e1 r2 }
$ m* }! ~- h" J+ o  [9 o- E

- L5 z* y; @' {0 U1 }# E仿真结束后,可以查看结果了:
" K" D+ r5 {. ~  z# P4 @2 Z& l5 x( y% `/ ^! \7 H
, ]) A3 f2 h$ E! `
! ]2 Z" X- s6 v6 z0 [8 n# W
接下来你看工作区就能找到结果已经导出了。& [+ `) ?, t& n! o6 S
; Q7 V2 I, t$ X
这个例子中,我输入一个这样的命令来更方便地查看结果:" F4 E! R; a- U  C$ P

0 P4 |0 u: d0 ~9 j  P+ t[Tn_test' network1_outputs' network1_errors']
$ D* j, h& l) g9 |. Y. F, ]2 E0 `& F% N" ]4 E( e5 b
! j0 ~! z( U- d$ g2 \2 t* ^: t

! X* O: b4 N/ j" c0 }/ M这就是一个简单操作流程了。+ g; A' r" ?0 b0 N* `8 |

8 V. o4 b6 Q2 d0 v. U1 W+ k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。! U: `6 r5 y0 r5 M2 A
8 M" C3 p( _: m! s4 _
小伙伴们动手试一试吧!; ^/ `" e0 g. G8 F1 Q+ G& b! A

+ {- J- j  h7 y0 w. n: M9 Q5 j7 U
, {, I- f# {$ Y9 F7 R+ H  o
* `2 g" P$ |% u# {8 X! x* I$ L; k& d
) V+ Y+ |- S9 k- q4 R  I2 @; E5 G8 o5 h) A5 j2 F9 I1 o
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