编写在matlab上对nsl-kdd数据集进行预处理并用cnn模型进行训练的代码

以下是一个简单的示例代码，可以在matlab上对nsl-kdd数据集进行预处理并使用cnn模型进行训练。请注意，此代码只是一个示例，您需要根据您的实际需求进行修改和调整。

% 读取数据集
train_data = csvread('KDDTrain+.csv');
test_data = csvread('KDDTest+.csv');

% 将类别标签转换为数字编码
train_label = convert_labels(train_data(:, end));
test_label = convert_labels(test_data(:, end));

% 对数据进行归一化
train_data = normalize_data(train_data(:, 1:end-1));
test_data = normalize_data(test_data(:, 1:end-1));

% 将数据转换为图像格式
train_images = convert_to_images(train_data);
test_images = convert_to_images(test_data);

% 定义cnn模型
layers = [
    imageInputLayer([32 32 1])
    
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    
    convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'ValidationData', {test_images, test_label}, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(train_images, train_label, layers, options);

% 预测测试集
predicted_labels = classify(net, test_images);

% 计算准确率
accuracy = sum(predicted_labels == test_label) / numel(test_label);

% 函数：将类别标签转换为数字编码
function labels = convert_labels(data)
    normal_mask = strcmp(data, 'normal.');
    probe_mask = strcmp(data, 'probe.');
    dos_mask = strcmp(data, 'dos.');
    u2r_mask = strcmp(data, 'u2r.');
    r2l_mask = strcmp(data, 'r2l.');

    labels = double(normal_mask) + 2 * double(probe_mask) + 3 * double(dos_mask) + 4 * double(u2r_mask) + 5 * double(r2l_mask);
end

% 函数：将数据归一化
function norm_data = normalize_data(data)
    norm_data = (data - min(data)) ./ (max(data) - min(data));
end

% 函数：将数据转换为图像格式
function images = convert_to_images(data)
    images = reshape(data, [32 32 1 size(data, 1)]);
end