matlab2022a中，如何利用CNN识别服从不同分布的二维直方图，给出具体示例和完整代码

MATLAB R2022a提供了一个强大的工具箱——Deep Learning Toolbox，包括支持深度学习任务的CNN功能。这里我们将演示如何使用该工具箱创建一个简单的CNN模型来识别服从不同分布的二维直方图。由于实际的代码需要大量的环境设置和数据准备，这里提供一个概述和简化的例子。

首先，你需要安装并加载所需的库：

% 安装并导入Deep Learning Toolbox
if ~exist('deepLearning', 'dir')
    installToolbox('deeplearning');
end
addpath(genpath(fullfile(matlabroot, 'toolbox', 'nnet')));

% 导入其他必要的库
import deepLearning.*

接着，假设你已经有了训练集，其中包含不同分布的二维直方图数据，比如`data`，标签为`labels`。你可以使用` imageDatastore `来组织数据：

% 创建ImageDatastore
imds = imageDatastore('data_path', ...
    'LabelSource','foldernames', ...
    'IncludeSubfolders',true);

接下来，预处理数据，例如归一化：

% 数据预处理
imds = augmentedImageDatastore([64 64], imds, 'ColorPreprocessing', 'gray2rgb');

定义并训练CNN模型，这里我们使用`trainNetwork`函数：

% 设定网络架构，这里以LeNet为例，可以根据实际情况选择其他预定义网络
layers = [
    imageInputLayer([64 64 3])
    convolution2dLayer(5, 16, 'Padding', 'same') % 第一层卷积层
    reluLayer                   % 激活层
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)   % 第一次池化层
    convolution2dLayer(5, 32, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(2)       % 全连接层，输出2个类别的概率
    softmaxLayer
    classificationLayer];         % 分类层

% 训练网络
options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器
    'MaxEpochs', 20, ...           % 设置最大迭代次数
    'MiniBatchSize', 64, ...      % 批大小
    'ValidationData',另一半的数据集, ... % 验证集
    'Verbose', false);

net = trainNetwork(imds, layers, options);

最后，使用测试数据评估模型性能：

% 测试模型
YPred = classify(net, testData); % 测试数据上的预测
accuracy = sum(YPred == testData.Labels) / numel(testData.Labels);

完整的代码需要根据实际数据路径和网络结构进行修改。如果你想要针对不同分布的数据进行定制训练，可能需要先了解每种分布的特点，然后调整数据增强或损失函数来适应。