matlab写一个迭代的代码,每次增加一个神经元个数,目的是找到ELM的最佳隐含层神经元个数,并且将结果图展示在一张图上
时间: 2024-05-10 10:17:34 浏览: 12
下面是一个简单的MATLAB代码,用于迭代增加神经元个数,以找到ELM的最佳隐含层神经元个数,并将结果图展示在一张图上。请注意,这只是一个基本的示例代码,您可能需要根据自己的需求进行修改。
```matlab
% ELM隐含层神经元个数的迭代
clear; clc;
% 数据集
load iris_dataset.mat;
% ELM参数
input_size = size(irisInputs, 1);
output_size = size(irisTargets, 1);
activation_func = 'sig';
% 迭代增加神经元个数
neuron_list = 1:10:201; % 每次增加10个神经元
accuracy_list = zeros(size(neuron_list));
for i = 1:length(neuron_list)
% 当前隐含层神经元个数
neuron_num = neuron_list(i);
% 构建ELM模型
elm_model = elm_train(irisInputs, irisTargets, neuron_num, activation_func);
% 在测试集上测试ELM模型
elm_output = elm_predict(elm_model, irisInputs);
accuracy_list(i) = elm_accuracy(elm_output, irisTargets);
end
% 绘制图形
plot(neuron_list, accuracy_list, 'b-o');
xlabel('Number of neurons');
ylabel('Accuracy');
title('ELM performance with different number of neurons');
grid on;
```
在此代码中,我们使用`iris_dataset.mat`数据集,该数据集包含3种类型的鸢尾花。我们使用ELM模型,并使用sigmoid函数作为激活函数。我们迭代增加隐含层神经元的数量,每次增加10个神经元。我们在测试集上测试ELM模型,并计算其准确性。最后,我们绘制了隐含层神经元数量与准确性之间的关系图。
您可以根据自己的需求修改此代码,并将其用于您自己的ELM模型。
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