神经网络分类 matlab
时间: 2023-08-10 15:07:58 浏览: 69
在MATLAB中,可以使用patternnet函数来建立用于目标类别分类的神经网络。使用patternnet时,标签值必须是矩阵形式的。以下是一个简单的使用patternnet函数的示例代码:
```matlab
% 初始化神经网络
hiddenSizes = 120; % 隐藏层数
net = patternnet(hiddenSizes); % 初始化模式识别神经网络
view(net) % 查看神经网络结构
```
另外,也可以使用newff函数来建立bp神经网络。以下是一个使用newff函数建立神经网络的示例代码:
```matlab
% 建立bp神经网络
net = newff(minmax(input),\[6 3\],{'logsig' 'logsig'},'traingdx');
% 此处为一个隐藏层为六个神经元的网络,输出为三个
net.trainparam.show = 1; % 一步一显示
net.trainParam.min_grad=1e-30; % 最低梯度值设置
net.trainparam.epochs=5000; % 步进数
net.trainparam.goal=0.00000000001; % 误差最小值
net.trainParam.lr=0.01; % 学习率
```
在上述代码中,`minmax(input)`用于获取输入信号的最大值和最小值。`\[6 3\]`表示使用2层网络,第一层网络节点数为6,第二层网络节点数为3。激活函数的选择可以根据具体需求进行调整,例如`{'logsig' 'purelin'}`表示第一层神经元的激活函数为logsig(对数S形转移函数),第二层为purelin(线性函数)。最后,'traingdx'表示采用梯度下降自适应学习率训练函数作为学习规则。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用MATLAB快速搭建神经网络实现分类任务(模式识别)(附源码)](https://blog.csdn.net/fengzhuqiaoqiu/article/details/105922587)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [BP神经网络分类问题(含matlab仿真)](https://blog.csdn.net/weixin_42652125/article/details/112028243)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [matlab 神经网络ann用于分类方法](https://blog.csdn.net/qingfengxd1/article/details/106027895)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]