matlab卷积神经网络多分类代码

我很高兴能够帮助你。下面是一个使用MATLAB实现卷积神经网络进行多分类的代码示例：

% 导入训练集和测试集数据
load('train_data.mat'); % 训练集数据（包含特征和标签）
load('test_data.mat'); % 测试集数据（包含特征和标签）

% 构建卷积神经网络模型
layers = [
    imageInputLayer([15 1]) % 输入层
    convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same') % 卷积层
    reluLayer() % ReLU激活层
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 池化层
    fullyConnectedLayer(4) % 全连接层
    softmaxLayer() % softmax层
    classificationLayer() % 输出层
];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 20, ... % 最大训练轮数
    'MiniBatchSize', 32, ... % 每个小批量的大小
    'Plots', 'training-progress'); % 显示训练进度

% 训练卷积神经网络模型
net = trainNetwork(train_data, layers, options);

% 使用测试集评估模型性能
predicted_labels = classify(net, test_data); % 对测试集进行分类预测
accuracy = sum(predicted_labels == test_data.Labels) / numel(test_data.Labels); % 计算准确率

% 输出模型准确率
fprintf('模型的准确率为：%0.2f%%\n', accuracy * 100);

这是一个基本的卷积神经网络多分类代码示例。你可以根据你的数据和需求进行相应的修改和调整。如果你遇到任何问题，可以联系我进行指导或更换源码。