matlab 做一个光谱的卷积神经网络回归预测模型

在MATLAB中创建一个用于光谱数据的卷积神经网络(CNN)回归预测模型，通常涉及以下几个步骤：

1. **导入库和数据**:
首先，安装并加载所需的深度学习工具箱，如Deep Learning Toolbox。然后，加载你的光谱数据集，可以使用`readtable`或`load`函数。

2. **预处理数据**:
数据通常需要标准化或归一化，以便于CNN训练。可以使用MATLAB内置的函数，如`normalize`或`zscore`。

3. **构建CNN模型**:
使用`deepNetwork`函数创建一个新的CNN结构，包括输入层、卷积层、池化层（如果需要）、全连接层以及最终的输出层。例如，你可以有多个卷积核进行特征提取，接着可能是最大池化层以减小数据尺寸。

layers = [
    imageInputLayer([numBands numPixels]) % 输入层，假设numBands是光谱带数，numPixels是像素数
    convolution2dLayer(filterSize, numFilters) % 卷积层，filterSize和numFilters是超参数
    reluLayer % 激活层，非线性转换
    maxPooling2dLayer(poolSize) % 池化层，poolSize是大小
    fullyConnectedLayer(numClasses) % 全连接层，numClasses是预测类别数
    regressionLayer % 回归输出层，因为是回归预测
];

4. **编译模型**:
定义损失函数（如均方误差MSE）和优化器（如adam），然后用`trainNetwork`函数训练模型。

options = trainingOptions('adam', ...
    'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...
    'MaxEpochs', numEpochs, ...
    'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(XTrain, yTrain, layers, options);

5. **评估和测试**:
使用`predict`函数对测试集进行预测，并通过计算回归评分（如R²分数）来评估模型性能。

6. **保存和应用**:
最后，你可以将模型保存到文件，以便于将来在新的数据上进行预测。