input_data = data.iloc[:, :12].values #获取Excel文件中第1列到第12列的数据 output_data = data.iloc[:, 12:].values 获取完数据，数据是怎么样训练的

获取完数据后，接着使用 MinMaxScaler 类对数据进行归一化处理，目的是将数据缩放到 0 到 1 之间的范围内，这是神经网络训练所需的标准化处理。然后使用 train_test_split 函数将数据分为训练集和验证集，其中 test_size 参数指定验证集所占的比例，random_state 参数指定随机数种子，以确保每次随机划分得到的训练集和验证集都相同。接下来使用 Keras 库中的 Sequential 类定义神经网络模型，其中包含了 4 个 Dense 层，分别是 10 个节点、10 个节点、10 个节点和 8 个节点，激活函数分别为 LeakyReLU 和 linear。然后使用 compile 方法编译模型，指定优化器、学习率和损失函数。定义了学习率衰减函数，使用 LearningRateScheduler 类将其作为回调函数传入 fit 方法中。最后使用 fit 方法训练模型，并将训练过程的历史记录保存在 history 变量中。在训练过程中，模型会根据训练集和验证集的数据进行梯度下降优化，不断调整权重和偏置，以最小化损失函数，从而提高模型的准确率。

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mport numpy as np import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils from keras.datasets import mnist from keras import backend as K from keras.optimizers import Adam import skfuzzy as fuzz import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 绘制损失曲线 import matplotlib.pyplot as plt import time from sklearn.metrics import accuracy_score data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") # 读取数据文件 # Split data into input and output variables X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 数据预处理 y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 start_time=time.time() model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=128) # 使用DNFN模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred= np.argmax(y_pred, axis=1) print(y_pred) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred) end_time = time.time() print("Total time taken: ", end_time - start_time, "seconds")获得运行结果并分析

根据代码，这是一个使用Keras创建DNFN模型，对数据进行分类的代码。数据集使用的是一个Excel文件，通过pandas读取数据，然后分为训练集和测试集。模型使用了三层Dense层，其中第一层有64个神经元，第二层有128个神经元，最后一层是softmax激活函数的Dense层，输出3个类别的概率。模型使用Adam优化器和categorical_crossentropy损失函数进行编译。训练模型时使用了128个样本的batch size，训练了10个epochs。训练结束后，使用模型对测试集进行预测，得到了预测结果和模糊分类结果。最后，代码输出了总共的运行时间。

需要注意的是，这份代码并没有对数据进行标准化或归一化处理，这可能会影响模型的性能。同时，模型的参数也可以进行调整以达到更好的性能。

input_data = data.iloc[:, :12].values #获取Excel文件中第1列到第12列的数据 output_data = data.iloc[:, 12:].values这样的代码训练是把文件中的数据一行行训练

这段代码会将Excel文件中第1列到第12列的数据存储到 `input_data` 变量中，并将第12列之后的数据存储到 `output_data` 变量中。这并不是一行行训练数据，而是将整个数据集作为一个整体进行训练。在机器学习中，常见的训练方式有批量训练和在线训练两种方式。批量训练是将整个数据集一次性输入模型中进行训练，而在线训练则是将数据集分成若干个子集，逐个子集输入模型中进行训练。