有神经网路向量机的代码吗

神经网络支持向量机（Neural Network Support Vector Machine，简称NN-SVM）是一种结合了神经网络与支持向量机的分类模型，它综合了两种方法的优点，能够更好地解决非线性分类问题。以下是一个简单的NN-SVM的Matlab示例代码：

1. 定义训练数据和标签。例如，您可以使用以下命令创建一个包含100个训练样本的矩阵X和一个对应的标签向量Y：

   X = rand(100,5);
   Y = randi([0,1],100,1);

其中，X是一个包含5个特征的矩阵，每一行代表一个样本的五个特征数据，Y是一个二元标签向量。

2. 定义神经网络支持向量机模型。例如，以下命令将创建一个包含一个隐藏层和10个神经元的NN-SVM模型：

   net = patternnet(10);
   net.layers{2}.transferFcn = 'tansig';

3. 训练神经网络支持向量机模型。例如，以下命令将使用训练数据和标签、神经网络支持向量机模型来训练模型：

   net = train(net,X',Y');

4. 使用神经网络支持向量机模型进行预测。例如，以下命令将使用训练好的模型对新数据进行分类：

   Y_pred = net(X');
   Y_pred = round(Y_pred');

5. 评估模型性能。例如，以下命令将使用训练数据和标签、神经网络支持向量机模型和预测结果来评估模型的性能：

   acc = sum(Y_pred==Y)/length(Y);

以上代码是一个简单的NN-SVM模型的训练过程，您可以根据具体情况进行修改和扩展。需要注意的是，训练NN-SVM模型需要较长的训练时间和大量的计算资源，建议在GPU上进行训练以提高效率。