matlab BP神经网络设计 图像显示

下面是一个简单的 MATLAB BP 神经网络设计和图像显示代码示例：

%加载图像数据
load('image_data.mat');

%将输入和输出数据拆分为训练集和测试集
num_train = 500;
num_test = 100;
train_x = input_data(:,1:num_train);
train_y = output_data(:,1:num_train);
test_x = input_data(:,num_train+1:num_train+num_test);
test_y = output_data(:,num_train+1:num_train+num_test);

%创建神经网络
net = feedforwardnet([10,5]);
net = train(net,train_x,train_y);

%测试神经网络
test_y_pred = net(test_x);

%显示测试结果
figure;
subplot(2,1,1);
imshow(reshape(test_x(:,1),[28,28]));
title('Input Image');
subplot(2,1,2);
bar(test_y_pred(:,1));
title('Network Output');

在这个示例中，我们使用一个预先加载的图像数据集。我们将输入和输出数据拆分为训练集和测试集，并使用 `feedforwardnet` 函数创建一个带有两个隐层的前馈神经网络。然后，我们使用 `train` 函数对神经网络进行训练，并使用 `test_x` 进行测试。最后，我们显示了测试结果。注意，我们使用 `imshow` 函数来显示输入图像，使用 `bar` 函数来显示神经网络输出的预测结果。