matlab卷积神经网络数据归一化代码
时间: 2023-05-12 21:00:45 浏览: 133
Matlab卷积神经网络数据归一化代码可通过以下步骤实现:
1.读取训练集和测试集数据,可使用Matlab内置函数xlsread或csvread等。
2.将数据集按列进行归一化,可使用Matlab内置函数mat2gray将输入数据转换为灰度图像,再使用imresize将图像缩放到指定大小。
3.标准化,可以使用Matlab内置函数zscore或mapstd对数据进行零均值化和单位方差化。
4.将归一化后的数据集存储为Matlab支持的格式,如.mat格式。
下面是一个简单的Matlab卷积神经网络数据归一化代码示例:
%读取数据集
trainData = xlsread('train.xls');
testData = xlsread('test.xls');
%将数据集进行归一化
trainData = mat2gray(trainData);
trainData = imresize(trainData,[28,28]);
testData = mat2gray(testData);
testData = imresize(testData,[28,28]);
%数据标准化
[trainData,trainSettings] = mapstd(trainData);
testData = mapstd('apply',testData,trainSettings);
%将归一化后的数据集存储为.mat格式文件
save('train_norm.mat','trainData');
save('test_norm.mat','testData');
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以下是一个基于 MATLAB 的卷积神经网络图像分类和预测的示例代码:
```matlab
% 加载图像数据集
imds = imageDatastore('路径/到/图像/数据集');
% 设置训练和验证集的大小
numTrainFiles = 100;
[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,numTrainFiles,'randomize');
% 定义卷积神经网络结构
layers = [
imageInputLayer([32 32 1])
convolution2dLayer(3,8,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 设置训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
'InitialLearnRate',0.001, ...
'MaxEpochs',20, ...
'MiniBatchSize',128, ...
'ValidationData',imdsValidation, ...
'Plots','training-progress');
% 训练卷积神经网络
net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);
% 用训练好的模型进行图像分类和预测
im = imread('路径/到/测试/图像.jpg');
im = imresize(im,[32 32]);
im = rgb2gray(im);
im = single(im);
im = im/255;
[label,score] = classify(net,im);
```
其中,`imageDatastore` 函数用于加载图像数据集,`splitEachLabel` 函数用于将数据集分为训练集和验证集。卷积神经网络的结构由 `layers` 定义,包括卷积层、批量归一化层、ReLU 层、池化层、全连接层、softmax 层和分类层。`trainingOptions` 函数定义了训练参数,如优化器、初始学习率、训练周期、小批量大小、验证集等。`trainNetwork` 函数用于训练卷积神经网络。最后,利用训练好的模型对测试图像进行分类和预测。
需要注意的是,本示例代码中的卷积神经网络结构和训练参数只适用于一个简单的图像分类任务,对于其他类型的图像数据集和任务,需要根据具体情况进行调整。
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以下是一个使用卷积神经网络恢复segy地震数据的MATLAB代码示例:
```matlab
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% 数据预处理
% 将数据归一化到[-1,1]范围内
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% 将数据reshape成二维矩阵,每行为一个trace
[n1, n2, n3] = size(data);
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test_data = data(:, 801:end); % 后面的trace作为测试集
% 构造卷积神经网络模型
layers = [
imageInputLayer([n1,n2,1])
convolution2dLayer(5,64,'Padding','same')
reluLayer
convolution2dLayer(5,32,'Padding','same')
reluLayer
convolution2dLayer(5,1,'Padding','same')
regressionLayer
];
options = trainingOptions('adam','MaxEpochs',10,'MiniBatchSize',32);
% 训练卷积神经网络模型
net = trainNetwork(reshape(train_data,[n1,n2,1,800]),reshape(train_data,[n1,n2,1,800]),layers,options);
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pred_data = predict(net, reshape(test_data,[n1,n2,1,size(test_data,2)]));
% 将预测结果reshape成三维矩阵
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% 将预测结果保存为segy文件
WriteSegy('pred_data.segy', pred_data, 1, 1, 1, 1);
```
这个示例代码使用了卷积神经网络模型来恢复segy地震数据。首先将数据进行预处理,然后将数据reshape成二维矩阵。接着划分训练集和测试集,使用MATLAB的深度学习工具箱中的卷积神经网络模型来训练模型。最后对测试集进行预测,将预测结果reshape成三维矩阵,并保存为segy文件。