神经网络模式识别matlab,神经网络模式识别Matlab程序

神经网络模式识别在Matlab中的实现非常简单，可以使用Matlab自带的神经网络工具箱。以下是一个简单的示例程序，用于识别手写数字：

% 加载手写数字数据集
load('digits.mat');

% 将数据集分成训练集和测试集
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(digits,2),0.6,0,0.4);
trainData = digits(:,trainInd);
trainLabels = labels(trainInd);
testData = digits(:,testInd);
testLabels = labels(testInd);

% 创建神经网络模型
hiddenLayerSize = 25;
net = patternnet(hiddenLayerSize);

% 设置训练参数
net.trainFcn = 'trainscg';
net.performFcn = 'crossentropy';
net.trainParam.epochs = 200;
net.trainParam.goal = 0.01;
net.trainParam.showWindow = true;

% 训练神经网络
[net,tr] = train(net,trainData,ind2vec(trainLabels));

% 用测试集进行测试
testOutputs = net(testData);
testResults = vec2ind(testOutputs);

% 计算测试准确率
accuracy = sum(testResults == testLabels) / numel(testLabels);
disp(['Test accuracy: ' num2str(accuracy)]);

以上代码中，我们首先加载手写数字数据集（可以从MNIST下载），然后将数据集分成训练集和测试集。接下来，我们创建一个有25个隐藏层神经元的神经网络模型，使用交叉熵作为性能函数，使用SCG算法进行训练。最后，我们使用测试集进行测试，并计算测试准确率。

这只是一个简单的例子，神经网络模式识别还有很多其他的应用。您可以根据自己的需求修改代码，以实现自己的任务。