MATLAB怎么建立多元神经网络模型
时间: 2023-09-20 17:14:13 浏览: 39
在MATLAB中建立多元神经网络模型通常需要以下步骤:
1. 数据准备:收集并整理需要处理的数据,将其分为训练集和测试集。
2. 网络设计:选择网络结构和参数,包括神经元数量、输入和输出层数等。
3. 训练网络:使用训练数据对网络进行训练,调整网络参数使得网络输出结果更加准确。
4. 测试网络:使用测试数据验证网络的性能和泛化能力。
以下是基本的MATLAB代码示例:
1. 数据准备
```matlab
load iris_dataset % 加载鸢尾花数据集
inputs = irisInputs; % 提取输入数据
targets = irisTargets; % 提取目标数据
[trainInd,testInd,valInd] = dividerand(size(inputs,2),0.7,0.15,0.15); % 划分数据集
xTrain = inputs(:,trainInd); % 训练数据输入
tTrain = targets(:,trainInd); % 训练数据目标
xVal = inputs(:,valInd); % 验证数据输入
tVal = targets(:,valInd); % 验证数据目标
xTest = inputs(:,testInd); % 测试数据输入
tTest = targets(:,testInd); % 测试数据目标
```
2. 网络设计
```matlab
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层神经元数量
net = patternnet(hiddenLayerSize); % 创建多元神经网络
net.trainFcn = 'trainscg'; % 训练函数
net.performFcn = 'crossentropy'; % 性能函数
net.divideFcn = 'dividerand'; % 数据集分割函数
net.divideMode = 'sample'; % 样本分割
net.divideParam.trainRatio = 70/100; % 训练集比例
net.divideParam.valRatio = 15/100; % 验证集比例
net.divideParam.testRatio = 15/100; % 测试集比例
net.trainParam.epochs = 1000; % 最大训练轮数
net.trainParam.goal = 0.01; % 训练目标误差
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig'; % 隐藏层激活函数
net.layers{2}.transferFcn = 'softmax'; % 输出层激活函数
```
3. 训练网络
```matlab
[net,tr] = train(net,xTrain,tTrain); % 训练网络
```
4. 测试网络
```matlab
yTest = net(xTest); % 测试数据预测
testAccuracy = sum(vec2ind(yTest) == vec2ind(tTest))/numel(tTest); % 测试数据准确率
```